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AWS AIF (AI Practitioner)

AWS AIF (AI Practitioner) の試験対策問題を393問収録。無料のサンプル問題で出題形式を確認できます。

出題範囲

AIF-C01 D1-01 AI・ML・ディープラーニングの基本概念と関係性
31 問
AIF-C01 D1-04 AWSのAI/MLサービス概要
28 問
AIF-C01 D2-01 生成AIの基本概念
26 問
AIF-C01 D1-03 MLの開発ライフサイクルの基本
23 問
AIF-C01 D2-04 プロンプトエンジニアリングの基礎
22 問
AIF-C01 D1-02 MLの学習タイプの基本
21 問
AIF-C01 D4-01 責任あるAIの基本原則
21 問
AIF-C01 D2-03 生成AIのメリット・制約の理解
21 問
AIF-C01 D2-05 Amazon Bedrockの基本概念
21 問
AIF-C01 D3-02 RAG（検索拡張生成）の基本概念
20 問
AIF-C01 D3-01 基盤モデルの選択基準
20 問
AIF-C01 D2-02 基盤モデル(Foundation Model)の基本特性とユースケース
20 問
AIF-C01 D3-05 生成AIアプリケーションの評価指標の基本
19 問
AIF-C01 D4-02 AIバイアスと限界の理解
18 問
AIF-C01 D4-03 責任あるAIのためのAWSツールの基本
16 問
AIF-C01 D5-01 AIシステムのセキュリティ基本概念
15 問
AIF-C01 D3-03 ファインチューニングとカスタマイズの基本手法
12 問
AIF-C01 D3-06 プロンプトエンジニアリングのテクニックの基礎
12 問
AIF-C01 D5-02 生成AIのコンプライアンス・ガバナンスの基本
11 問
AIF-C01 D5-03 AIワークロードにおける責任共有モデルの基本
9 問
AIF-C01 D3-04 Amazon Bedrock Knowledge BasesとAgentsの基本
7 問

サンプル問題

問1. AI、機械学習（ML）、ディープラーニングの関係について、最も適切な説明はどれか。
  1. AIは最も広い概念で、MLはAIの一分野であり、ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを用いるMLの一分野である
  2. MLは最も広い概念で、AIはMLを利用する一分野であり、ディープラーニングはAIとは別の技術分野である
  3. ディープラーニングは最も広い概念で、MLはその一部であり、AIはMLとは無関係にルールだけで動く仕組みである
  4. AI、ML、ディープラーニングは同じ範囲を指す概念であり、違いは主に利用するデータの量や種類にある
問2. ある企業が、問い合わせ内容に応じてあらかじめ定めた条件分岐で回答を返すシステムと、過去の問い合わせデータから回答の傾向を学習して分類するシステムを検討しています。AIとMLの関係を正しく説明しているものはどれですか。
  1. 前者はAIに含まれ得るがMLではなく、後者はデータから学習するMLでありAIの一分野である
  2. 前者はMLだがAIではなく、後者はAIとは別のデータ処理技術である
  3. 前者も後者もMLであり、あらかじめ決めたルールは学習済みモデルの一種である
  4. 前者はAIではなく、後者だけがAIに該当するため、AIとMLは同じ範囲を指す
問3. ある企業が、購買履歴の表形式データから顧客離反を予測する方法と、大量の画像から物体を認識する方法を検討している。機械学習とディープラーニングの関係について、最も適切な説明はどれか。
  1. 購買履歴の予測には決定木などの機械学習を使え、画像認識には多層ニューラルネットワークを使うディープラーニングを使える。ディープラーニングは機械学習の一部である
  2. 購買履歴の予測は機械学習に含まれるが、画像認識はAIに含まれるだけである。ディープラーニングは機械学習とは独立した手法であり、両者の範囲は重ならない
  3. 機械学習は多層ニューラルネットワークだけを指し、決定木や回帰は含まれない。ディープラーニングはそれらを含む、機械学習より広い概念である
  4. 画像認識にディープラーニングを使う場合、それは機械学習ではなくなる。機械学習は表形式データの予測だけに使われ、画像や音声には適用できない

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