AIF-C01試験の準備方法｜ユニークなAIF-C01過去問題試験｜一番優秀なAWS Certified AI Practitioner試験概要
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Amazon AIF-C01 認定試験の出題範囲：
トピック
出題範囲
トピック 1
トピック 2
トピック 3
トピック 4
トピック 5
Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q83-Q88):
質問 # 83
An AI practitioner is using an Amazon Bedrock base model to summarize session chats from the customer service department. The AI practitioner wants to store invocation logs to monitor model input and output data.
Which strategy should the AI practitioner use?
正解：D
解説：
Amazon Bedrock provides an option to enable invocation logging to capture and store the input and output data of the models used. This is essential for monitoring and auditing purposes, particularly when handling customer data.
* Option B (Correct): "Enable invocation logging in Amazon Bedrock": This is the correct answer as it directly enables the logging of all model invocations, ensuring transparency and traceability.
* Option A: "Configure AWS CloudTrail" is incorrect because CloudTrail logs API calls but does not provide specific logging for model inputs and outputs.
* Option C: "Configure AWS Audit Manager" is incorrect as Audit Manager is used for compliance reporting, not specific invocation logging for AI models.
* Option D: "Configure model invocation logging in Amazon EventBridge" is incorrect as EventBridge is for event-driven architectures, not specifically designed for logging AI model inputs and outputs.
AWS AI Practitioner References:
* Amazon Bedrock Logging Capabilities: AWS emphasizes using built-in logging features in Bedrock to maintain data integrity and transparency in model operations.
質問 # 84
Which AWS service or feature can help an AI development team quickly deploy and consume a foundation model (FM) within the team's VPC?
正解：B
質問 # 85
A company is building a solution to generate images for protective eyewear. The solution must have high accuracy and must minimize the risk of incorrect annotations.
Which solution will meet these requirements?
正解：D
質問 # 86
A company wants to assess the costs that are associated with using a large language model (LLM) to generate inferences. The company wants to use Amazon Bedrock to build generative AI applications.
Which factor will drive the inference costs?
正解：B
質問 # 87
A company uses Amazon SageMaker for its ML pipeline in a production environment. The company has large input data sizes up to 1 GB and processing times up to 1 hour. The company needs near real-time latency.
Which SageMaker inference option meets these requirements?
正解：A
質問 # 88
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