1500 Questions | AWS Certified AI Practitioner 2026

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 :

وصف الدورة يتطلب إتقان أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على AWS أكثر من مجرد حفظ أسماء المنتجات - فهو يتطلب فهمًا عميقًا لكيفية تطبيق هذه التقنيات على سيناريوهات الأعمال في العالم الحقيقي. لقد صممت بنك الاختبارات التدريبي الشامل هذا لتقليد بيئة الاختبار الفعلية، مما يمنحك الإعداد الصارم اللازم لاجتياز اختبار ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS في محاولتك الأولى. مع 1500 سؤال تدريبي عالي الجودة، يتضمن كل عنصر تحليلاً شاملاً للإجابة الصحيحة، إلى جانب تفسيرات تفصيلية لسبب فشل الخيارات غير الصحيحة في تلبية متطلبات السيناريو. يضمن ذلك تعلم المبادئ الأساسية للهندسة والحوكمة، وليس فقط الإجابات. تغطية تفصيلية لمجال الاختبار. تعكس دورة الاختبار التدريبي هذه مخطط اختبار AWS الرسمي عبر جميع المجالات الأساسية:

• المجال 1: إعداد البيانات وتنفيذ النموذج (40%)
  • المعالجة المسبقة للبيانات، والميزات الهندسية، والتعامل مع القيم المفقودة.
  • استراتيجيات تصنيف البيانات وخطوط إنشاء مجموعات البيانات.
  • أنماط نشر النماذج، ومراقبة نقطة النهاية، وانجراف المفهوم الكشف.
  • مقاييس تقييم النماذج (مصفوفات الارتباك، RMSE، ROC-AUC) واختيار النموذج.
• المجال 2: علم البيانات ومنهجيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (20%)
  • شرح تفسيرات نماذج التعلم الآلي (SHAP، LIME).
  • بناء أنظمة الكشف عن الحالات الشاذة ونماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
  • تنفيذ رؤية الكمبيوتر (الصورة) التصنيف) وتحليل النصوص.
  • سير عمل معالجة اللغات الطبيعية الأساسية (NLP).
• المجال 3: قيمة الأعمال والحوكمة (30%)
  • تطوير استراتيجية تنظيمية للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وأطر حوكمة قوية.
  • إدارة دورات حياة مشروع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والتسليم السريع.
  • حساب عائد الاستثمار (ROI) وإجراء التكلفة والعائد. التحليلات.
  • معالجة الاعتبارات الأخلاقية والتحيز الخوارزمي والذكاء الاصطناعي المسؤول.
• المجال 4: خدمات وقدرات الذكاء الاصطناعي (10%)
  • الاستفادة من Amazon SageMaker في دورات حياة تعلم الآلة الشاملة.
  • استخلاص الرؤى باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي المتخصصة مثل Amazon Comprehend وAmazon Rekognition وAmazon. النص.

معاينة نماذج أسئلة التدريبلإعطائك فكرة عن عمق مادة الدراسة وجودتها، قم بمراجعة نماذج الأسئلة هذه:السؤال 1تريد مؤسسة مالية استخراج النص والجداول والنماذج تلقائيًا من مستندات طلب القرض التي تم تحميلها كملفات PDF. يجب أن يتطلب الحل الحد الأدنى من خبرة التعلم الآلي والتوسع تلقائيًا. ما هي خدمة AWS التي تلبي هذه المتطلبات على أفضل وجه؟

• أ. فهم أمازون
• ب. نص أمازون
• ج. التعرف على أمازون
• د. Amazon SageMaker
• E. ترجمة أمازون
• F. Amazon Kendra

الإجابة الصحيحة: Bشرح تفصيلي:

• A غير صحيحة: Amazon Comprehend هي خدمة معالجة لغة طبيعية (NLP) تُستخدم لاستخراج الرؤى والمشاعر والعلاقات من النص. ولا يستخرج جداول أو نماذج منظمة من صور المستندات الأولية أو ملفات PDF.
• B صحيح: يستخدم Amazon Textract التعلم الآلي لاستخراج النص والكتابة اليدوية والجداول وتشكيل البيانات تلقائيًا من المستندات الممسوحة ضوئيًا دون الحاجة إلى تكوين يدوي أو خبرة في التعلم الآلي.
• C غير صحيح: Amazon Rekognition هي خدمة رؤية كمبيوتر تُستخدم لتحليل الصور ومقاطع الفيديو للكشف عن الكائنات والتعرف على الوجه والنص في الصور، ولكنها غير مُحسّنة لبنية المستند واستخراج الجدول من صفحات متعددة. ملفات PDF.
• D غير صحيح: Amazon SageMaker عبارة عن نظام أساسي شامل لإنشاء نماذج تعلم الآلة المخصصة والتدريب عليها ونشرها. على الرغم من أنه يمكن أن يحل هذه المشكلة، إلا أنه يتطلب خبرة كبيرة في تعلم الآلة ووقتًا للتطوير، مما ينتهك القيد الخاص بالحل الذي يتطلب الحد الأدنى من الخبرة.
• E غير صحيح: Amazon Translate هي خدمة ترجمة آلية عصبية تستخدم لتحويل النص من لغة إلى أخرى، ولا تعالج استخراج تخطيط المستند.
• F غير صحيح: Amazon Kendra هي خدمة بحث ذكية للمؤسسات مدعومة بالتعلم الآلي، وتستخدم للبحث عبر مستودعات البيانات غير المنظمة، وليس على وجه التحديد لتحليل واستخراج حقول النموذج من المستندات.

السؤال 2 يقوم فريق الذكاء الاصطناعي بتقييم نموذج تصنيف ثنائي مصمم لاكتشاف معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية. نظرًا لندرة الاحتيال، فإن مجموعة البيانات غير متوازنة إلى حد كبير. تعطي الشركة الأولوية للقبض على أكبر عدد ممكن من المعاملات الاحتيالية، حتى لو كان ذلك يعني وضع علامة على عدد قليل من المعاملات المشروعة باعتبارها مشبوهة. ما هو مقياس التقييم الذي يجب أن يركز عليه الفريق؟

• أ. الدقة
• ب. الدقة
• ج. الاستدعاء (الحساسية)
• د. الخصوصية
• هـ. F1-النتيجة
• F. جذر متوسط ​​الخطأ التربيعي (RMSE)

الإجابة الصحيحة: جالشرح التفصيلي:

• أ غير صحيح: تقيس الدقة نسبة التنبؤات الصحيحة إلى إجمالي التوقعات. في مجموعة بيانات غير متوازنة للغاية (على سبيل المثال، 99% من المعاملات المشروعة)، يمكن للنموذج تحقيق دقة بنسبة 99% ببساطة عن طريق تصنيف كل شيء على أنه شرعي، مما يجعل هذا المقياس مضللًا للغاية.
• ب غير صحيح: تقيس الدقة النسبة المئوية للمعاملات التي تم الإبلاغ عنها والتي كانت في الواقع احتيالية. الدقة العالية تقلل من النتائج الإيجابية الكاذبة. تحسين الدقة يعني أنك متأكد عند الإبلاغ عن الاحتيال، ولكن قد تفوت العديد من حالات الاحتيال الفعلية.
• C صحيح: يقيس الاستدعاء نسبة المعاملات الاحتيالية الفعلية التي تم تحديدها بشكل صحيح بواسطة النموذج. يؤدي تحسين الاستدعاء إلى تقليل السلبيات الكاذبة (فقدان الاحتيال الفعلي)، وهو ما يتوافق تمامًا مع هدف العمل المتمثل في اكتشاف أكبر عدد ممكن من المعاملات الاحتيالية.
• D غير صحيح: تقيس الخصوصية المعدل السلبي الحقيقي (القدرة على تحديد المعاملات المشروعة بشكل صحيح). على الرغم من أهميته، إلا أنه لا يعمل بشكل مباشر على تحسين التقاط أحداث الاحتيال الإيجابية النادرة.
• E غير صحيح: إن F1-Score هو الوسط التوافقي للدقة والتذكر. إنه يوفر مقياسًا متوازنًا، ولكن نظرًا لأن الشركة تعطي الأولوية صراحةً لتقليل النتائج السلبية الكاذبة على الإيجابيات الكاذبة، فإن الاستدعاء هو المقياس الأكثر تحديدًا وملاءمة للتحسين.
• F غير صحيح: الخطأ التربيعي لمتوسط ​​الجذر (RMSE) هو مقياس تقييم يستخدم حصريًا لنماذج الانحدار (التنبؤ بالقيم الرقمية المستمرة)، وليس لمشكلات التصنيف الثنائي.

السؤال 3أ ينشر مقدم الرعاية الصحية نموذجًا تنبؤيًا لتقدير مخاطر إعادة قبول المريض. يطلب فريق الامتثال من مجموعة علوم البيانات تقديم تفسير واضح لمؤشرات صحة المريض المحددة التي تؤثر بشكل كبير على درجات المخاطر الفردية. ما هي الأداة أو المنهجية التي يجب على الفريق تنفيذها؟

• أ. جهاز مراقبة نموذج Amazon SageMaker
• ب. توضيح Amazon SageMaker
• C. خطوط أنابيب Amazon SageMaker
• د. تحليل جذر متوسط ​​الخطأ التربيعي (RMSE)
• E. Amazon SageMaker Edge Manager
• F. متجر ميزات Amazon SageMaker

الإجابة الصحيحة: Bشرح تفصيلي:

• A غير صحيحة: يتم استخدام Amazon SageMaker Model Monitor للكشف عن انحراف البيانات وانحراف المفاهيم وتدهور الجودة في نقاط نهاية الإنتاج بمرور الوقت. ولا ينشئ قيم تفسير محلية لتنبؤات النماذج الفردية.
• B صحيح: يوفر Amazon SageMaker Clarify أدوات لشرح سلوك النموذج باستخدام إسناد الميزات (مثل قيم SHAP)، مما يسمح للمطورين وفرق الامتثال برؤية مقدار مساهمة كل ميزة إدخال في تنبؤ نموذج معين.
• C غير صحيح: Amazon SageMaker Pipelines هي خدمة تنسيق سير عمل تُستخدم لإنشاء مسارات CI/CD آلية وقابلة للتكرار لخطوات تعلم الآلة، وليس لشرح شفافية النموذج أو ميزاته أهمية.
• D غير صحيح: RMSE هو مقياس تقييم لمشكلات الانحدار التي تحدد الخطأ الإجمالي للنموذج، لكنه لا يقدم أي رؤية على الإطلاق لإسناد الميزة أو قابلية تفسير النموذج الفردي.
• E غير صحيح: يوفر Amazon SageMaker Edge Manager وكلاء برامج لإدارة نماذج التعلم الآلي المنشورة على أساطيل من الأجهزة الطرفية وتحسينها ومراقبتها، وهو أمر لا علاقة له بتفسيرات الامتثال.
• F غير صحيح: Amazon SageMaker Features Store هو متجر مركزي. مستودع لتخزين الميزات الخاصة بنماذج التعلم الآلي ومشاركتها وإدارتها، ولكنه لا ينشئ مقاييس قابلية تفسير النماذج.

مرحبًا بك في Mock Exams Practice Tests Academy لمساعدتك في التحضير لامتحان AWS Certified AI Practitioner.

• يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
• هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
• يمكنك الحصول على الدعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة
• كل سؤال له شرح مفصل
• متوافق مع الجوال مع تطبيق Udemy

أتمنى أن تكون قد اقتنعت الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة.

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)