Amazon AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 Korean Version) - AIF-C01 Korean Exam Questions
QUESTION NO: 1
기업은 고객의 개인 식별 정보(PII) 데이터를 저장합니다. 기업은 해당 PII 데이터를 자사 AWS 리전 내에 저장해야 합니다.
이것은 통치의 어떤 측면을 설명하는 것입니까?
기업은 고객의 개인 식별 정보(PII) 데이터를 저장합니다. 기업은 해당 PII 데이터를 자사 AWS 리전 내에 저장해야 합니다.
이것은 통치의 어떤 측면을 설명하는 것입니까?
Correct Answer: D
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QUESTION NO: 2
한 제조 회사는 공개적으로 이용 가능한 소스에서 소비자 불만 사항을 수집하는 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이 애플리케이션은 불만 사항 처리를 위해 복잡한 하드코딩된 로직을 사용합니다. 회사는 이 로직을 여러 시장과 제품 라인으로 확장하고자 합니다.
이러한 시나리오에서 생성형 AI 모델은 어떤 이점을 제공합니까?
한 제조 회사는 공개적으로 이용 가능한 소스에서 소비자 불만 사항을 수집하는 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이 애플리케이션은 불만 사항 처리를 위해 복잡한 하드코딩된 로직을 사용합니다. 회사는 이 로직을 여러 시장과 제품 라인으로 확장하고자 합니다.
이러한 시나리오에서 생성형 AI 모델은 어떤 이점을 제공합니까?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 3
어떤 시나리오가 생성적 AI의 실제 사용 사례를 나타냅니까?
어떤 시나리오가 생성적 AI의 실제 사용 사례를 나타냅니까?
Correct Answer: C
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QUESTION NO: 4
한 회사가 Amazon Q Business를 데이터 관리에 활용하고자 합니다. 회사는 데이터의 보안과 개인정보 보호를 보장해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 단계는 무엇입니까? (두 가지 선택)
한 회사가 Amazon Q Business를 데이터 관리에 활용하고자 합니다. 회사는 데이터의 보안과 개인정보 보호를 보장해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 단계는 무엇입니까? (두 가지 선택)
Correct Answer: A,B
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QUESTION NO: 5
한 회사가 파운데이션 모델(FM)의 보안을 테스트하고 있습니다. 테스트 과정에서 회사는 안전 기능을 우회하여 유해한 콘텐츠를 만들고자 합니다.
한 회사가 파운데이션 모델(FM)의 보안을 테스트하고 있습니다. 테스트 과정에서 회사는 안전 기능을 우회하여 유해한 콘텐츠를 만들고자 합니다.
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 6
한 회사가 자사가 발행하는 온라인 뉴스 기사에 대한 라벨을 생성하기 위해 AI 모델을 사용하려고 합니다.
이 회사는 이 작업을 위해 기존의 머신러닝 모델 대신 파운데이션 모델(FM)을 선택합니다.
이러한 요구사항을 충족하기 위해 기존 머신러닝 모델 대신 함수형 프로그래밍(FM)을 사용하는 것의 장점은 무엇일까요?
한 회사가 자사가 발행하는 온라인 뉴스 기사에 대한 라벨을 생성하기 위해 AI 모델을 사용하려고 합니다.
이 회사는 이 작업을 위해 기존의 머신러닝 모델 대신 파운데이션 모델(FM)을 선택합니다.
이러한 요구사항을 충족하기 위해 기존 머신러닝 모델 대신 함수형 프로그래밍(FM)을 사용하는 것의 장점은 무엇일까요?
Correct Answer: C
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QUESTION NO: 7
한 회사가 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 챗봇을 개발하려고 합니다. 이 챗봇은 고객의 제품 문의, 주문 추적 및 반품을 지원할 것입니다. 챗봇은 텍스트 입력과 이미지 입력을 처리하여 응답을 생성할 수 있어야 합니다.
어떤 AWS 서비스가 이러한 요구 사항을 충족합니까?
한 회사가 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 챗봇을 개발하려고 합니다. 이 챗봇은 고객의 제품 문의, 주문 추적 및 반품을 지원할 것입니다. 챗봇은 텍스트 입력과 이미지 입력을 처리하여 응답을 생성할 수 있어야 합니다.
어떤 AWS 서비스가 이러한 요구 사항을 충족합니까?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 8
AI 실무자가 학습 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시켰습니다. 모델은 학습 데이터셋에서는 좋은 성능을 보입니다. 그러나 평가 데이터셋에서는 성능이 좋지 않습니다. 이 문제의 가장 큰 원인은 무엇일까요?
AI 실무자가 학습 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시켰습니다. 모델은 학습 데이터셋에서는 좋은 성능을 보입니다. 그러나 평가 데이터셋에서는 성능이 좋지 않습니다. 이 문제의 가장 큰 원인은 무엇일까요?
Correct Answer: A
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QUESTION NO: 9
한 회사가 자사 문서를 검색 증강 생성(RAG) 솔루션에서 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 기반으로 활용하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?
한 회사가 자사 문서를 검색 증강 생성(RAG) 솔루션에서 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 기반으로 활용하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: D
QUESTION NO: 10
한 회사는 예상 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하는 방법을 결정하기 위해 매 분기마다 예측을 내립니다. 이 회사는 ML 모델을 사용하여 이러한 예측을 내립니다.
AI 실무자는 회사 이해관계자들에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다.
AI 실무자는 투명성 및 설명 가능성 요구 사항을 충족하기 위해 보고서에 무엇을 포함해야 합니까?
한 회사는 예상 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하는 방법을 결정하기 위해 매 분기마다 예측을 내립니다. 이 회사는 ML 모델을 사용하여 이러한 예측을 내립니다.
AI 실무자는 회사 이해관계자들에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다.
AI 실무자는 투명성 및 설명 가능성 요구 사항을 충족하기 위해 보고서에 무엇을 포함해야 합니까?
Correct Answer: B
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