AWS AIF-C01 10 Questões

Quais são as trade-offs (desvantagens/consequências) de personalizar o Foundation Model? (Selecione duas)

Uma empresa deseja usar modelos de linguagem para criar uma aplicação para inferência em dispositivos de ponta. A inferência deve ter a menor latência possível.
Qual solução atenderá a esses requisitos?

Uma empresa deseja classificar genes humanos em 20 categorias com base em características genéticas. A empresa precisa de um algoritmo de ML para documentar como o mecanismo interno do modelo afeta o resultado.
Qual algoritmo de ML atende a esses requisitos?

Uma empresa construiu um modelo de classificação de imagens para prever doenças em plantas a partir de fotos de folhas. A empresa deseja avaliar quantas imagens o modelo classificou corretamente.
Qual métrica de avaliação a empresa deve usar para medir o desempenho do modelo?

Uma empresa está usando um modelo de linguagem de grande porte (LLM) pré-treinado para criar um chatbot para recomendações de produtos. A empresa precisa que os resultados do LLM sejam curtos e escritos em um idioma específico.
Qual solução alinhará a qualidade da resposta do LLM às expectativas da empresa?

Qual é a limitação da IA generativa que a empresa deve estar ciente?

Um escritório de advocacia deseja desenvolver uma aplicação de IA utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLMs). A aplicação lerá documentos jurídicos e extrairá pontos-chave deles.
Qual solução atende a esses requisitos?

Qual é um formato de dados válido para ajuste fino baseado em instruções (instruction-based fine-tuning)?

Qual serviço da AWS a empresa pode usar para proteger o acesso ao Amazon Bedrock?

Uma empresa faz previsões trimestrais para decidir como otimizar as operações e atender à demanda esperada. A empresa utiliza modelos de ML para fazer essas previsões.
Um profissional de IA está elaborando um relatório sobre os modelos de ML treinados para fornecer transparência e explicabilidade às partes interessadas da empresa.
O que o profissional de IA deve incluir no relatório para atender aos requisitos de transparência e explicabilidade?

Uma empresa utiliza modelos específicos de domínio. A empresa deseja evitar a criação de novos modelos desde o início. Em vez disso, a empresa deseja adaptar modelos pré-treinados para criar modelos para novas tarefas relacionadas.
Qual estratégia de ML atende a esses requisitos?

Uma empresa deseja criar um chatbot usando um modelo de fundação (FM) no Amazon Bedrock. O FM precisa acessar dados criptografados armazenados em um bucket do Amazon S3. Os dados são criptografados com chaves gerenciadas do Amazon S3 (SSE-S3).
O FM encontra uma falha ao tentar acessar os dados do bucket do S3.
Qual solução atenderá a esses requisitos?

Uma empresa está desenvolvendo uma solução para gerar imagens para óculos de proteção. A solução deve ter alta precisão e minimizar o risco de anotações incorretas.
Qual solução atenderá a esses requisitos?

Uma empresa utiliza o Amazon SageMaker para seu pipeline de ML em um ambiente de produção. A empresa possui grandes volumes de dados de entrada, de até 1 GB, e tempos de processamento de até 1 hora. A empresa precisa de latência quase em tempo real.
Qual opção de inferência do SageMaker atende a esses requisitos?

O que é um modelo de fundação (Foundation Model) no contexto de IA generativa?

Qual solução melhorará a precisão da transcrição para fala de domínio específico?

Qual técnica atenderá ao requisito com menor esforço de desenvolvimento?

Qual serviço da AWS pode detectar texto e escrita à mão em faturas armazenadas no formato JPG/PNG?