[جدید] آزمون های تمرینی متخصص هوش مصنوعی AWS (گواهینامه AIF-C01) - آخرین آپدیت

موفقیت در آزمون AWS AIF-C01 با جدیدترین سوالات و پاسخ‌های تشریحی

آیا برای آزمون AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 آماده می‌شوید؟ این دوره با ارائه تست‌های تمرینی با کیفیت بالا که به طور دقیق امتحان واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند، به شما کمک می‌کند تا موفق شوید.

آنچه دریافت خواهید کرد:

• 143 سوالات جدید آزمون با توضیحات جامع برای هر پاسخ
• شبیه‌سازی واقعی آزمون: تست‌های تمرینی من طوری طراحی شده‌اند که قالب، سبک و دشواری امتحان رسمی AWS Certified AI Practitioner را منعکس کنند. این امر اطمینان می‌دهد که شما یک تجربه آزمون واقعی را تجربه می‌کنید.
• پوشش جامع: تست‌های تمرینی تمام حوزه‌ها و اهداف آزمون AIF-C01 را پوشش می‌دهند:
  • حوزه 1: مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • حوزه 2: مبانی هوش مصنوعی مولد
  • حوزه 3: کاربردهای مدل‌های بنیادین
  • حوزه 4: دستورالعمل‌های هوش مصنوعی مسئولانه
  • حوزه 5: امنیت، انطباق و حاکمیت برای راهکارهای هوش مصنوعی
• توضیحات مفصل: هر سوال دارای یک توضیح مفصل است تا به شما در درک مفاهیم و استدلال پشت پاسخ‌های صحیح کمک کند. این برای تعمیق دانش شما و اطمینان از آمادگی کامل شما بسیار مهم است. برای هر سوال، توضیح داده‌ام که چرا یک پاسخ صحیح است و همچنین توضیح داده‌ام که چرا سایر گزینه‌ها نادرست هستند. همچنین پیوندهای مرجع پشتیبانی را برای مطالعه سریع پیدا خواهید کرد.
• تنوع سوالات: ترکیبی از سوالات چند گزینه‌ای، چند پاسخی و مبتنی بر سناریو را خواهید یافت تا به طور کامل برای آنچه در روز امتحان انتظار دارید آماده شوید.
• پیگیری عملکرد: با ویژگی بررسی آزمون، پیشرفت خود را پیگیری کنید. نقاط قوت و زمینه‌های بهبود خود را شناسایی کنید تا تلاش‌های مطالعه خود را به طور موثر متمرکز کنید.

نگاهی اجمالی به آنچه در داخل دوره دریافت خواهید کرد:

سوال 1: یک شرکت وام‌دهی در حال ساخت یک راه‌حل مبتنی بر هوش مصنوعی مولد است تا به متقاضیان جدید بر اساس معیارهای تجاری خاص تخفیف ارائه دهد. این شرکت می‌خواهد یک مدل هوش مصنوعی را به طور مسئولانه بسازد و از آن استفاده کند تا سوگیری‌هایی را که می‌تواند بر برخی از مشتریان تأثیر منفی بگذارد، به حداقل برساند.

این شرکت برای برآورده کردن این الزامات چه اقداماتی باید انجام دهد؟ (دو مورد را انتخاب کنید.)

الف. شناسایی عدم تعادل یا نابرابری در داده‌ها.

ب. اطمینان حاصل کنید که مدل به طور مکرر اجرا می‌شود.

ج. رفتار مدل را ارزیابی کنید تا شرکت بتواند شفافیت را برای ذینفعان فراهم کند.

د. از تکنیک Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) استفاده کنید تا اطمینان حاصل شود که مدل 100% دقیق است.

گزینه الف صحیح است زیرا شناسایی عدم تعادل یا نابرابری در داده‌ها برای اطمینان از اینکه مدل هوش مصنوعی به طور ناخواسته سوگیری‌هایی را که می‌تواند بر گروه‌های خاصی از مشتریان تأثیر منفی بگذارد، تقویت نمی‌کند، بسیار مهم است. با شناسایی و رسیدگی به این عدم تعادل، شرکت می‌تواند برای ایجاد یک مدل عادلانه‌تر و منصفانه‌تر تلاش کند.

گزینه ج صحیح است زیرا ارزیابی رفتار مدل و ارائه شفافیت به ذینفعان برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی ضروری است. این به شرکت اجازه می‌دهد تا نشان دهد که چگونه تصمیمات توسط مدل هوش مصنوعی گرفته می‌شوند و اعتماد و پاسخگویی را تضمین می‌کند.

گزینه ب نادرست است زیرا اطمینان از اینکه مدل به طور مکرر اجرا می‌شود، مربوط به کارایی عملیاتی است تا کاهش سوگیری یا اطمینان از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی.

گزینه د نادرست است زیرا تکنیک ROUGE معمولاً در وظایف پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها استفاده می‌شود، نه برای اطمینان از دقت یا عدالت مدل.

گزینه ه نادرست است زیرا اطمینان از اینکه زمان استنتاج مدل در محدوده‌های پذیرفته شده است، بیشتر به عملکرد و مقیاس‌پذیری مربوط می‌شود تا رسیدگی به سوگیری یا اقدامات مسئولانه هوش مصنوعی.

سوال 2: یک شرکت در حال آموزش یک مدل بنیادین (FM) است. این شرکت می‌خواهد دقت مدل را تا سطح پذیرش خاصی افزایش دهد.

کدام راه‌حل این الزامات را برآورده می‌کند؟

الف. اندازه دسته‌ای را کاهش دهید.

ب. تعداد دوره‌ها را افزایش دهید.

ج. تعداد دوره‌ها را کاهش دهید.

د. پارامتر دما را افزایش دهید.

گزینه ب صحیح است زیرا افزایش تعداد دوره‌ها به این معنی است که مدل چندین بار مجموعه داده آموزشی کامل را طی می‌کند، که می‌تواند به بهبود دقت مدل کمک کند و به آن اجازه می‌دهد بیشتر از داده‌ها بیاموزد. با این حال، مهم است که بر بیش‌برازش نظارت کنید، جایی که مدل شروع به عملکرد خوب در داده‌های آموزشی می‌کند اما عملکرد ضعیفی در داده‌های دیده نشده دارد.

گزینه الف نادرست است زیرا کاهش اندازه دسته‌ای ممکن است منجر به به‌روزرسانی‌های مکررتر وزن‌های مدل شود، اما لزوماً منجر به افزایش دقت نمی‌شود و می‌تواند زمان آموزش را افزایش دهد.

گزینه ج نادرست است زیرا کاهش تعداد دوره‌ها احتمالاً میزان یادگیری که مدل می‌تواند به دست آورد را کاهش می‌دهد و به طور بالقوه منجر به دقت کمتری می‌شود.

گزینه د نادرست است زیرا افزایش پارامتر دما بر تصادفی بودن پیش‌بینی‌ها در مدل‌هایی مانند مدل‌های مبتنی بر GPT تأثیر می‌گذارد، جایی که دمای بالاتر منجر به خروجی‌های تصادفی‌تر می‌شود. این به طور مستقیم بر دقت مدل در زمینه آموزش یک مدل بنیادین تأثیر نمی‌گذارد.

سوال 3: یک شرکت در حال ساخت یک چت‌بات برای بهبود تجربه کاربر است. این شرکت از یک مدل زبان بزرگ (LLM) از Amazon Bedrock برای تشخیص قصد استفاده می‌کند. این شرکت می‌خواهد از یادگیری چند شات برای بهبود دقت تشخیص قصد استفاده کند.

این شرکت برای برآورده کردن این الزامات به چه داده‌های اضافی نیاز دارد؟

الف. جفت پاسخ‌های چت‌بات و مقاصد صحیح کاربر

ب. جفت پیام‌های کاربر و پاسخ‌های صحیح چت‌بات

ج. جفت پیام‌های کاربر و مقاصد صحیح کاربر

د. جفت مقاصد کاربر و پاسخ‌های صحیح چت‌بات

گزینه ج صحیح است زیرا یادگیری چند شات شامل ارائه تعداد کمی مثال (شات) به مدل برای کمک به آن در درک و تشخیص بهتر مقاصد کاربر است. در این زمینه، جفت پیام‌های کاربر و مقاصد صحیح کاربر برای آموزش موثر مدل و بهبود دقت تشخیص قصد ضروری است.

سناریوی مثال:

یک شرکت در حال توسعه یک چت‌بات پشتیبانی مشتری با استفاده از یک LLM از Amazon Bedrock است. چت‌بات باید به طور دقیق قصد پشت پیام‌های کاربر را تشخیص دهد تا پاسخ صحیح را ارائه دهد. به عنوان مثال، اگر کاربری تایپ کند "من به کمک در مورد سفارشم نیاز دارم"، چت‌بات باید قصد را به عنوان "کمک به سفارش" تشخیص دهد.

اعمال یادگیری چند شات:

برای بهبود دقت تشخیص قصد با استفاده از یادگیری چند شات، شرکت می‌تواند چندین مثال از پیام‌های کاربر را همراه با مقاصد صحیح آنها به LLM ارائه دهد. این مثال‌ها به مدل کمک می‌کنند تا الگوهای مشابه را در ورودی‌های جدید کاربر تشخیص دهد.

داده‌های مثال:

پیام کاربر: "من نمی‌توانم محموله خود را ردیابی کنم."

قصد صحیح کاربر: "ردیابی سفارش"

پیام کاربر: "بسته من کجاست؟"

قصد صحیح کاربر: "ردیابی سفارش"

پیام کاربر: "چگونه آدرس تحویل خود را تغییر دهم؟"

قصد صحیح کاربر: "به‌روزرسانی آدرس حمل و نقل"

پیام کاربر: "من می‌خواهم مورد خود را برگردانم."

قصد صحیح کاربر: "بازگشت سفارش"

در این مثال، جفت داده‌ها (پیام‌های کاربر و مقاصد صحیح کاربر) دقیقاً همان چیزی هستند که LLM برای درک و پیش‌بینی قصد پشت پیام‌های جدید و دیده نشده کاربر به آن نیاز دارد. با ارائه این مثال‌های خاص، مدل می‌تواند تعمیم یابد و به طور دقیق مقاصد را برای درخواست‌های مختلف کاربر تشخیص دهد و چت‌بات را در درک و پاسخگویی به کاربران موثرتر کند.

چرا گزینه ج بهتر است:

• نگاشت مستقیم: مدل مستقیماً بر نحوه نگاشت پیام‌های کاربر به قصد صحیح آموزش داده می‌شود، که دقیقاً همان وظیفه‌ای است که باید در تولید انجام دهد.
• دقت بهبود یافته: با دیدن چندین مثال از نحوه نگاشت عبارات مختلف به یک قصد (به عنوان مثال، "بسته من کجاست؟" و "من نمی‌توانم محموله خود را ردیابی کنم" هر دو به "ردیابی سفارش" نگاشت می‌شوند)، مدل در تشخیص قصد دقیق‌تر می‌شود.
• یادگیری چند شات: حتی با تعداد کمی مثال، مدل می‌تواند یاد بگیرد که مقاصد را به طور موثرتری تشخیص دهد، که هدف یادگیری چند شات است.

گزینه الف نادرست است زیرا جفت پاسخ‌های چت‌بات و مقاصد صحیح کاربر مستقیماً به آموزش مدل برای تشخیص قصد مربوط نمی‌شوند، زیرا تمرکز باید بر نگاشت پیام‌های کاربر به مقاصد باشد.

گزینه ب نادرست است زیرا جفت پیام‌های کاربر و پاسخ‌های صحیح چت‌بات به تولید پاسخ مربوط می‌شوند تا تشخیص قصد.

گزینه د نادرست است زیرا جفت مقاصد کاربر و پاسخ‌های صحیح چت‌بات مربوط به نحوه پاسخگویی چت‌بات پس از تشخیص قصد است، نه بهبود خود تشخیص قصد.