AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - تست تمرین

دانلود AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - Practice Test new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) -3 تست تمرینی درک درستی از AI، ML و مفاهیم، روش‌ها و استراتژی‌های هوش مصنوعی مولد، هم به طور کلی و هم به طور خاص در AWS به دست آورید. بیاموزید که چگونه از AI/ML و فناوری‌های هوش مصنوعی مولد برای پرسیدن سؤالات مرتبط در سازمان خود استفاده کنید. انواع مناسب فناوری‌های AI/ML را برای اعمال در موارد استفاده خاص شناسایی کنید. هوش مصنوعی، ML و فناوری‌های هوش مصنوعی مولد را مسئولانه اعمال کنید. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، از جمله اصطلاحات کلیدی، الگوریتم‌ها، و نحوه استفاده از راه‌حل‌های AI/ML را بیاموزید تفاوت‌های بین یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی را بدانید. توانایی شناسایی و استفاده از خدمات اصلی AWS مانند Amazon SageMaker، AWS Deep Learning AMI، AWS Lambda، Amazon Rekognition، Amazon Comprehend و درک نحوه اعمال این خدمات برای کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر، و تجزیه و تحلیل پیش بینی مراحل چرخه عمر یادگیری ماشین را بیاموزید، از جمله جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی، آموزش مدل، ارزیابی مدل، استقرار نحوه پیاده سازی این مراحل با استفاده از سرویس های AWS، مانند Amazon SageMaker، برای ساخت و استقرار مدل های ML. در تهیه و پردازش داده‌ها برای پروژه‌های ML با استفاده از ابزارهای AWS مانند Amazon SageMaker Data Wrangler برای تمیز کردن، تبدیل، و ویژگی‌ها مهارت کسب کنید. نحوه استفاده از چسب AWS برای یکپارچه‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها در خطوط لوله AI/ML را بیاموزید. نحوه شناسایی مشکلات کسب و کار را که می‌توان با استفاده از راه‌حل‌های AI/ML در AWS برطرف کرد، مانند بهبود تجربیات مشتری، خودکارسازی حرفه‌ای کسب‌وکار یاد بگیرید چگونه با استفاده از ابزارها و خدمات AWS نیازمندی‌های تجاری را به مدل‌ها و راه‌حل‌های AI/ML ترجمه کنید. اصول اولیه ایمن سازی مدل‌ها و داده‌های AI/ML، از جمله رمزگذاری، کنترل دسترسی، و ملاحظات انطباق را در هنگام کار با AI/ML soluti بیاموزید. می توان از آنها برای محافظت از داده های حساس در AI/ML استفاده کرد. (مانند Amazon EC2، Amazon S3، AWS Lambda و Amazon SageMaker) و موارد استفاده از آنها. درک مدل مسئولیت مشترک AWS برای امنیت و انطباق در AWS Cloud. دانش AWS Identity and Access Management (IAM) برای ایمن سازی و کنترل دسترسی به منابع AWS. آگاهی از زیرساخت جهانی AWS، از جمله مفاهیم مناطق AWS، مناطق در دسترس و مکان‌های لبه. آشنایی با مدل های قیمت گذاری خدمات AWS. درک اساسی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، از جمله مفاهیمی مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی، بسیار سودمند است. این گواهینامه بر مفاهیم اساسی تمرکز دارد، اما دانستن اینکه چگونه راه حل های AI/ML در سناریوهای دنیای واقعی به کار می روند، کمک خواهد کرد. داشتن درک اولیه از سرویس‌های AWS، به‌ویژه سرویس‌هایی که در هوش مصنوعی و ML استفاده می‌شوند، مانند Amazon SageMaker، AWS Lambda، Amazon Rekognition، Amazon Comprehend، Amazon Polly، و AMI‌های یادگیری عمیق AWS مفید است. آشنایی با سرویس های AWS برای ذخیره سازی و مدیریت داده ها مانند Amazon S3، Amazon RDS و AWS Glue نیز مفید خواهد بود. درک اساسی از مفاهیم مرتبط با داده مانند پردازش داده، تمیز کردن، تبدیل و مهندسی ویژگی مفید است. آشنایی با ابزارهای اولیه مدیریت داده مانند Amazon SageMaker Data Wrangler و AWS Glue برای یکپارچه سازی داده ها مفید است. اگرچه لازم نیست، داشتن دانش برنامه نویسی اولیه (ترجیحاً در پایتون) می تواند مفید باشد، به خصوص در هنگام استفاده از خدمات AWS AI/ML مانند Amazon SageMaker یا AWS Lambda. درک اولیه نحوه تعامل با سرویس‌های AWS از طریق کنسول مدیریت AWS یا AWS CLI نیز مفید است. برخلاف گواهی‌های پیشرفته‌تر (به عنوان مثال، AWS Certified Machine Learning - Speciality)، این گواهی‌نامه برای افرادی در نظر گرفته شده است که در AI/ML جدید هستند یا حداقل تجربه را دارند. تجربه عملی در ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین الزامی نیست، اما مطمئناً سودمند خواهد بود. گواهینامه AWS Cloud Practitioner (اختیاری است، اما پایه خوبی را در خدمات AWS و به طور کلی ابر فراهم می کند). مبانی AI/ML: دانش بنیادی یادگیری ماشین، از جمله مفاهیمی مانند آموزش، ارزیابی، استقرار مدل، و نظارت. تجربه عملی: یک رویکرد عملی برای کاوش در سرویس‌های AI/ML در AWS از طریق آموزش‌ها یا محیط‌های sandbox به شدت توصیه می‌شود. آزمون AWS Certified AI Practitioner برای آزمایش دانش اصول AI/ML طراحی شده است تا تخصص فنی عمیق، بنابراین مبتدیانی که به هوش مصنوعی علاقه دارند و تمایل به یادگیری اکوسیستم AWS دارند برای این گواهینامه مناسب خواهند بود.

راهنمای امتحان AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

مقدمه

امتحان AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) برای افرادی در نظر گرفته شده است که می توانند به طور موثر دانش کلی AI/ML، فناوری های هوش مصنوعی مولد و خدمات و ابزارهای مرتبط AWS را مستقل از یک نقش شغلی خاص نشان دهند. این آزمون همچنین توانایی داوطلب را برای تکمیل وظایف زیر تأیید می‌کند: • درک مفاهیم، روش‌ها و استراتژی‌های AI، ML، و هوش مصنوعی مولد، به طور کلی و در AWS. • استفاده مناسب از AI/ML و فناوری‌های هوش مصنوعی مولد برای پرسیدن سؤالات مرتبط در سازمان داوطلب را درک کنید. • انواع صحیح فناوری های AI/ML را برای اعمال در موارد استفاده خاص تعیین کنید. • از هوش مصنوعی، ML، و فناوری های هوش مصنوعی مولد به طور مسئولانه استفاده کنید.

شرح نامزد مورد نظر

نامزد مورد نظر باید تا 6 ماه در معرض فناوری‌های AI/ML در AWS قرار گیرد. کاندیدای هدف از راه‌حل‌های AI/ML روی AWS استفاده می‌کند، اما لزوماً نمی‌سازد.

دانش AWS توصیه شده

نامزد مورد نظر باید دانش AWS زیر را داشته باشد: • آشنایی با خدمات اصلی AWS (به عنوان مثال، Amazon EC2، Amazon S3، AWS Lambda، و Amazon SageMaker) و موارد استفاده از خدمات اصلی AWS • آشنایی با مسئولیت مشترک AWS مدل برای امنیت و انطباق در AWS Cloud • آشنایی با AWS Identity and Access Management (IAM) برای ایمن سازی و کنترل دسترسی به منابع AWS • آشنایی با زیرساخت جهانی AWS، از جمله مفاهیم مناطق AWS، مناطق در دسترس، و مکان های لبه • آشنایی با مدل های قیمت گذاری سرویس AWS

محتوای امتحان

انواع سوال

امتحان شامل یک یا چند نوع سؤال زیر است: •

چند گزینه ای:

دارای یک پاسخ صحیح و سه پاسخ نادرست (حواس پرتی).

• پاسخ چندگانه:

دارای دو یا چند پاسخ صحیح از پنج یا چند گزینه پاسخ. شما باید تمام پاسخ های صحیح را برای دریافت اعتبار برای سوال انتخاب کنید. • سفارش:

دارای لیستی از 3 تا 5 پاسخ برای تکمیل یک کار مشخص شده است. شما باید پاسخ های صحیح را انتخاب کنید و پاسخ ها را به ترتیب صحیح قرار دهید تا اعتبار سوال را دریافت کنید. • مطابقت:

دارای لیستی از پاسخ ها برای مطابقت با لیستی از 3-7 درخواست. برای دریافت اعتبار سوال باید همه جفت ها را به درستی مطابقت دهید.

• مطالعه موردی: دارای یک سناریو با دو یا چند سوال در مورد سناریو است. سناریو برای هر سوال در مطالعه موردی یکسان است. هر سوال در مطالعه موردی به طور جداگانه ارزیابی می شود. برای هر سؤالی که در مطالعه موردی به درستی پاسخ دهید، اعتبار دریافت خواهید کرد.

تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - آزمایش تمرین 1 AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - Practice Test 1
AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - تمرین تست 2 AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) - Practice Test 2