منذ ساعة
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
تغطية تفصيلية لنطاق الاختبار: ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS لكي تصبح ممارسًا معتمدًا في الذكاء الاصطناعي لدى AWS، يجب عليك إظهار فهم شامل لكيفية حل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) القائم على السحابة لتحديات الأعمال في العالم الحقيقي. تم تصميم بنك الاختبار التدريبي هذا بدقة لتغطية المنهج الرسمي لشهادة AWS:- المجال 1: إعداد البيانات وتنفيذ النماذج (40%): إتقان دورة حياة البيانات، بدءًا من المعالجة المسبقة ووضع العلامات وحتى نشر النماذج ومراقبتها في الإنتاج.
- المجال 2: علم البيانات ومنهجيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (20%): التعمق في تفسير النماذج والتنبؤ ومعالجة اللغات الطبيعية والتصنيفات المختلفة التقنيات.
- المجال 3: قيمة الأعمال والحوكمة (30%): التركيز الاستراتيجي على تحليل عائد الاستثمار وإدارة المشاريع والأهمية الحاسمة للأخلاقيات والتحيز في الذكاء الاصطناعي.
- المجال 4: خدمات وقدرات الذكاء الاصطناعي (10%): المعرفة الوظيفية للأدوات الخاصة بـ AWS مثل Amazon SageMaker وRekognition وTextract.
- السؤال 1: يريد مقدم الرعاية الصحية استخدام AWS لاستخراج المصطلحات والعلاقات الطبية تلقائيًا من ملاحظات الطبيب غير المنظمة. ما هي خدمة AWS المصممة خصيصًا لمهمة الذكاء الاصطناعي عالية المستوى هذه؟
- أ. التعرف على أمازون
- ب. Amazon SageMaker Ground Truth
- C. أمازون كومبريند ميديكال
- د. صمغ AWS
- E. أمازون S3
- F. مثيلات Amazon EC2 G4
- الإجابة الصحيحة: C
- الشرح:
- C (صحيح): Amazon Comprehend Medical هي خدمة معالجة اللغات الطبيعية (NLP) متخصصة تستخدم التعلم الآلي لاستخراج المعلومات الطبية ذات الصلة من نص غير منظم.
- أ (غير صحيح): إعادة التعرف مخصصة لتحليل الصور والفيديو، وليس البرمجة اللغوية العصبية المستندة إلى النص.
- ب (غير صحيح): يتم استخدام الحقيقة الأساسية للتسمية. البيانات الأولية، وليس للاستخراج الآلي للكيانات الطبية.
- D (غير صحيح): الغراء عبارة عن خدمة ETL (استخراج، تحويل، تحميل)، وليست خدمة ذكاء اصطناعي مدربة مسبقًا للنص الطبي.
- E (غير صحيح): S3 هي خدمة تخزين ولا تحتوي على ذكاء البرمجة اللغوية العصبية الأصلي.
- F (غير صحيح): توفر مثيلات EC2 قوة الحوسبة ولكنها لا تتضمن نماذج الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا للأغراض الطبية. الاستخراج.
- السؤال 2: أثناء مرحلة "قيمة الأعمال والحوكمة" لمشروع الذكاء الاصطناعي، لماذا من المهم إجراء تدقيق التحيز على مجموعات بيانات التدريب الخاصة بك؟
- أ. لزيادة تكلفة البنية التحتية السحابية.
- ب. للتأكد من أن النموذج لا يؤدي إلى نتائج تمييزية أو غير عادلة.
- ج. لجعل النموذج يعمل بشكل أسرع على الأجهزة المحمولة.
- د. لتحويل كود بايثون إلى جافا تلقائيًا.
- E. لتجاوز الحاجة إلى تصنيف البيانات.
- F. لتقليل عدد الميزات في مجموعة البيانات.
- الإجابة الصحيحة: ب
- الشرح:
- ب (صحيح): تتطلب حوكمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقية التحقق من التحيز لضمان المعاملة العادلة عبر المجموعات السكانية المختلفة والحفاظ على الثقة في النظام.
- أ (غير صحيح): التدقيق بحثًا عن التحيز هو خطوة تتعلق بالجودة والأخلاق، وليست استراتيجية لزيادة التكاليف.
- ج (غير صحيح): تتعلق تدقيق التحيز بـ العدالة والدقة، وليس أداء الأجهزة أو زمن استجابة النموذج.
- د (غير صحيح): لا علاقة لعمليات التدقيق المتحيزة بترجمة لغة البرمجة.
- هـ (غير صحيح): غالبًا ما يتطلب التدقيق في الواقع تصنيفات أكثر دقة، وليس أقل.
- و (غير صحيح): تقليل الميزات هو "تقليل الأبعاد"، وهي عملية فنية مختلفة.
- سؤال 3: ما هي منهجية التعلم الآلي الأكثر ملاءمة للتنبؤ بأسعار الأسهم المستقبلية بناءً على خمس سنوات من بيانات الأسعار التاريخية؟
- أ. تصنيف الصور
- ب. اكتشاف الأشياء
- ج. التنبؤ بالسلاسل الزمنية
- د. تحليل المشاعر
- ه. شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
- F. التجميع غير الخاضع للرقابة
- الإجابة الصحيحة: C
- الشرح:
- C (صحيح): التنبؤ بالسلاسل الزمنية هو المنهجية المحددة المستخدمة للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على القيم التي تمت ملاحظتها مسبقًا والمرتبة في الوقت المناسب.
- أ و ب (غير صحيح): هذه هي مهام رؤية الكمبيوتر المستخدمة للبيانات المرئية، وليست بيانات الأسعار الرقمية.
- د (غير صحيح): تحليل المشاعر يقيس العاطفة في النص؛ على الرغم من أنها يمكن أن تؤثر على الأسهم، إلا أنها ليست طريقة للتنبؤ بالأسعار نفسها.
- E (غير صحيح): تُستخدم شبكات GAN لإنشاء بيانات جديدة (مثل الصور)، وليس عادةً للتنبؤ المالي القياسي.
- F (غير صحيح): يجد التجميع أنماطًا مخفية في البيانات ولكنه لا يتنبأ بقيم عددية مستقبلية محددة.
- مرحبًا بك في أكاديمية اختبارات التدريب على الامتحانات لمساعدتك في الاستعداد لامتحانات الممارسة الخاصة بممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
- يمكنك الحصول على دعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة
- يحتوي كل سؤال على شرح تفصيلي
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy
- ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن كذلك راض
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول
