[امتحانات تمرینی] کارشناس AI دارای گواهینامه AWS - AIF-C01

[ نکته مهم: در حالی که آزمون‌های عملی رسمی آزمون هنوز منتشر نشده است، ما این آزمون‌های تمرینی را بر اساس همان لحن و دشواری‌هایی که در سایر گواهینامه‌های AWS به آن عادت کرده‌ایم ساخته‌ایم. موضوعاتی که مورد آزمایش قرار گرفته‌اند، موضوعاتی هستند که معتقدیم AWS شما را در امتحان آزمایش خواهد کرد. ما البته امتحانات عملی را در آینده تنظیم خواهیم کرد تا هرگونه تغییری را منعکس کند]

در حال آماده شدن برای AWS Certified AI Practitioner AIF-C01؟ این دوره امتحانات تمرینی است که به شما برتری می دهد .

این آزمون‌های تمرینی توسط استفان ماریک و آبیشک سینگ نوشته شده‌اند که تجربه جمعی خود را از گذراندن 18 گواهینامه AWS روی میز آورده‌اند.

لحن و مضمون سوالات امتحان واقعی را تقلید می کند. همراه با توضیحات دقیق و "هشدار امتحان" ارائه شده در توضیحات، ما همچنین به طور گسترده به اسناد AWS ارجاع داده ایم تا شما را با سرعت در تمام حوزه های مورد آزمایش برای آزمون AIF-C01 آشنا کنیم.

ما از شما می خواهیم که این دوره را به عنوان آخرین پیت استاپ در نظر بگیرید تا بتوانید با اطمینان کامل از خط پیروزی عبور کنید و گواهینامه AWS را دریافت کنید! به روند ما اعتماد کنید، شما در دستان خوبی هستید.

همه سوالات از ابتدا نوشته شده اند!

یک امتحان تمرینی گرم‌آپ و دو امتحان تمرینی کامل با کیفیت بالا دریافت خواهید کرد تا برای صدور گواهینامه خود آماده شوید

کیفیت به خودی خود صحبت می کند:

نمونه سوال:

کدامیک از موارد زیر روش‌های سفارشی‌سازی مدل معتبر برای Amazon Bedrock هستند؟ (دو مورد را انتخاب کنید)

1. ادامه پیش تمرین

2. تنظیم دقیق

3. بازیابی نسل افزوده (RAG)

4. درخواست صفر شات

5. درخواست زنجیره‌ای از فکر

حدس شما چیست؟ برای پاسخ به زیر بروید.

صحیح: 1،2

توضیح:

گزینه های صحیح:

سفارشی‌سازی مدل شامل آموزش بیشتر و تغییر وزن مدل برای افزایش عملکرد آن است. می‌توانید از پیش‌آموزش یا تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل در Amazon Bedrock استفاده کنید.

ادامه پیش آموزش

در ادامه روند پیش‌آموزشی، با آشنایی با انواع خاصی از ورودی‌ها، داده‌های بدون برچسب را برای پیش‌آموزش مدل پایه ارائه می‌دهید. شما می توانید داده هایی از موضوعات خاص ارائه دهید تا یک مدل را در معرض آن مناطق قرار دهید. فرآیند پیش‌آموزشی ادامه‌یافته، پارامترهای مدل را برای تطبیق داده‌های ورودی و بهبود دانش دامنه آن تغییر می‌دهد.

برای مثال، می‌توانید مدلی را با داده‌های خصوصی، مانند اسناد تجاری، که برای آموزش مدل‌های زبان بزرگ در دسترس عموم نیستند، آموزش دهید. علاوه بر این، می‌توانید با آموزش مجدد مدل با داده‌های بدون برچسب بیشتر به محض دردسترس شدن، به بهبود مدل ادامه دهید.

تنظیم دقیق

در حین تنظیم دقیق یک مدل، داده‌های برچسب‌گذاری شده را برای آموزش یک مدل برای بهبود عملکرد در کارهای خاص ارائه می‌کنید. با ارائه یک مجموعه داده آموزشی از نمونه‌های برچسب‌گذاری شده، مدل یاد می‌گیرد که چه نوع خروجی‌هایی را باید برای انواع خاصی از ورودی‌ها ایجاد کند. پارامترهای مدل در فرآیند تنظیم می‌شوند و عملکرد مدل برای وظایف نشان‌داده‌شده توسط مجموعه داده آموزشی بهبود می‌یابد.

سفارشی سازی مدل - تصویر مرجع

از طریق - پیوند مرجع

مزایای سفارشی سازی مدل - تصویر مرجع

از طریق - پیوند مرجع

گزینه های نادرست:

بازیابی نسل افزوده (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) به شما امکان می دهد زمانی که می خواهید مدل دانش جدید یا اطلاعات به روز را در نظر بگیرد، پاسخ های مدل را سفارشی کنید. وقتی داده‌های شما به طور مکرر تغییر می‌کند، مانند موجودی یا قیمت، تنظیم دقیق و به‌روزرسانی مدل در حین ارائه درخواست‌های کاربر عملی نیست. برای تجهیز FM به اطلاعات اختصاصی به‌روز، سازمان‌ها به RAG روی می‌آورند، تکنیکی که شامل واکشی داده‌ها از منابع داده‌های شرکت و غنی‌سازی سریع آن داده‌ها برای ارائه پاسخ‌های مرتبط‌تر و دقیق‌تر است. RAG یک روش سفارشی سازی مدل نیست.

درخواست صفر شات

درخواست زنجیره‌ای از افکار

مهندسی سریع، تمرین طراحی دقیق اعلان‌ها برای بهره‌گیری مؤثر از قابلیت‌های FM است. این شامل استفاده از اعلان‌ها است، که قطعات کوتاهی از متن هستند که مدل را برای ایجاد پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر راهنمایی می‌کنند. با مهندسی سریع، می توانید عملکرد FM ها را بهبود بخشید و آنها را برای برنامه های مختلف موثرتر کنید. مهندسی سریع دارای تکنیک‌هایی مانند اعلان صفر و چند شات است که به سرعت FMها را با کارهای جدید تنها با چند مثال تطبیق می‌دهد، و اعلان زنجیره‌ای از فکر، که استدلال پیچیده را به مراحل میانی تقسیم می‌کند.

مهندسی سریع یک روش سفارشی سازی مدل نیست. بنابراین، هر دو گزینه نادرست هستند.

با پیوندهای مرجع متعدد از اسناد AWS

مربی

اسم من استفان مارک است، من علاقه زیادی به رایانش ابری دارم و در این دوره مربی شما خواهم بود. من در مورد گواهینامه های AWS آموزش می دهم و بر کمک به دانش آموزانم برای بهبود مهارت های حرفه ای خود در AWS تمرکز می کنم.

من قبلاً به بیش از 2,500,000 دانش‌آموز آموزش داده‌ام و بیش از 800,000 نظر در طول حرفه‌ام در طراحی و ارائه این گواهی‌ها و دوره‌ها دریافت کرده‌ام!

من خوشحالم که از آبیشک سینگ به عنوان مربی مشترکم برای این امتحانات تمرینی استقبال می کنم!

به بهترین امتحانات عملی خوش آمدید تا به شما کمک کند برای امتحان AWS Certified AI Practitioner آماده شوید.

• می توانید هر چند بار که بخواهید در امتحانات شرکت کنید

• این یک بانک سؤال اصلی بزرگ است

• اگر سؤالی دارید از مربیان پشتیبانی می‌کنید

• هر سوال یک توضیح مفصل دارد

• سازگار با تلفن همراه با برنامه Udemy

• 30 روز ضمانت بازگشت وجه در صورت نارضایتی

امیدواریم تا کنون متقاعد شده باشید! و سوالات بسیار بیشتری در داخل دوره وجود دارد.

یادگیری مبارک و بهترین موفقیت برای آزمون AWS Certified AI Practitioner!