AWS Machine Learning MLA-C01 - Mock Tests 390 Questions 2025

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 :

هل تستعد لامتحان AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) وتبحث عن اختبارات تدريب شاملة تركز على الامتحان لاجتياز محاولتك الأولى؟ تقدم هذه الدورة 6 اختبارات وهمية كاملة مع أكثر من 390 سؤالًا، تم تصميمها بعناية لمحاكاة بيئة اختبار AWS الحقيقية وتعزيز معرفتك بهندسة التعلم الآلي على AWS.
تعكس اختبارات الممارسة لمهندس التعلم الآلي المعتمد من AWS أحدث مخطط اختبار MLA-C01، مما يضمن التغطية الكاملة للجميع أربعة مجالات - إعداد البيانات، وتطوير النماذج، والنشر والتنسيق، ومراقبة وأمن تعلم الآلة. تم تصميم كل سؤال لاختبار فهمك العملي لبناء نموذج تعلم الآلة، والأتمتة، والنشر، والصيانة باستخدام خدمات AWS مثل Amazon SageMaker، وGlue، وDataBrew، وCloudFormation، وStep Functions، وBedrock. مع شرح تفصيلي لكل سؤال، لا تحدد هذه الدورة نقاط ضعفك فحسب، بل تعمل أيضًا على تعميق الوضوح المفاهيمي لخطوط تعلم الآلة. MLOps، وتحويل البيانات، وCI/CD، ومراقبة أفضل الممارسات. سواء كنت عالم بيانات، أو مهندس تعلم الآلة، أو مطورًا سحابيًا، توفر هذه الاختبارات الوهمية كل ما تحتاجه لبناء الثقة وإتقان مفاهيم هندسة AWS ML للحصول على شهادة MLA-C01. تغطية شاملة تعد هذه الدورة مثالية لممارسي التعلم الآلي، والمطورين، ومهندسي البيانات، ومحترفي DevOps الذين يسعون إلى تشغيل حلول تعلم الآلة وأتمتتها ونشرها على AWS.الاختبارات الوهمية الغلاف:

• إعداد البيانات لتعلم الآلة (28%) - استيعاب البيانات، والتنظيف، والتحويل، وهندسة الميزات، واكتشاف التحيز، والتعامل مع تنسيقات البيانات (Parquet، وJSON، وCSV، وAvro).
• تطوير النماذج (26%) - اختيار الخوارزميات، وخوارزميات SageMaker المضمنة، وضبط المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج، وإصدار الإصدارات باستخدام Model Registry.
• النشر والتنسيق (22%) - نقاط نهاية SageMaker، والاستدلال المجمع، وIaC مع CloudFormation وCDK، والحاويات (ECR، وECS، وEKS)، وأتمتة CI/CD.
• المراقبة والصيانة والأمن (24%) - اكتشاف الانجراف، ومراقبة النماذج، وتحسين التكلفة، وسياسات IAM، وأمن الشبكة، والتدقيق باستخدام CloudTrail.

ستكتسب معرفة كاملة بخدمات AWS ML الأساسية بما في ذلك SageMaker، Bedrock وGlue وDataBrew وLambda وCloudWatch وCloudFormation وCodePipeline وStep Functions وModel Monitor.
لماذا تعتبر دورة مهندس التعلم الآلي المعتمد من AWS - دورة اختبار الممارسة المشاركة فريدة من نوعها

• 6 اختبارات وهمية كاملة الطول: إجمالي 390 سؤالًا، تعكس بنية اختبار AIF-C01 الحقيقية.
• تغطية المنهج بنسبة 100%: تغطي الجميع مجالات AIF-C01، بدءًا من أساسيات الذكاء الاصطناعي وحتى الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك خدمات AWS وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحالات استخدام الأعمال.
• فئات الأسئلة المتنوعة: تؤهلك عبر مستويات معرفية وتطبيقية متعددة:
  • ترتيب الأسئلة: تسلسل سير عمل AWS AI وعمليات التعلم الآلي بشكل صحيح.
  • أسئلة السيناريو: تطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على مواقف العمل العملية.
  • الأسئلة المستندة إلى خدمة AWS: قم بتعيين خدمة AWS الصحيحة إلى الصحيحة مهمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
  • أسئلة المطابقة: ربط المفاهيم أو الخدمات أو سير عمل البيانات بدقة.
  • أسئلة دراسة الحالة: تحليل أمثلة واقعية لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي على AWS.
  • الأسئلة القائمة على المفهوم: اختبار المعرفة النظرية بمبادئ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ومبادئ الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• تنسيق يشبه الاختبار الحقيقي: أسئلة متعددة الاختيارات ومتعددة الإجابات مصممة لمحاكاة التوقيت، التنسيق والصعوبة.
• تفسيرات شاملة: يتضمن كل سؤال مبررات لجميع خيارات الإجابة.
• أحدث محاذاة للمنهج: تم تحديثها بالكامل باستخدام مهندس التعلم الآلي المعتمد لعام 2025 من AWS - أهداف الاختبار المساعد.
• كل سؤال تم تعيينه للمجالات: يساعد على تتبع التغطية وإعداد التركيز بشكل استراتيجي.
• الأسئلة العملية والمبنية على السيناريو: أمثلة من العالم الحقيقي تحاكي التحديات التي ستواجهها على الاختبار وفي عمليات نشر الذكاء الاصطناعي.
• توزيع وزن الاختبار: تتبع الأسئلة وزن المجال الرسمي للتحضير الأمثل.
• التمرين المحدد بوقت: محاكاة فترات الاختبار الحقيقية لتطوير مهارات إدارة الوقت.
• مثالي لمحترفي تكنولوجيا المعلومات وغير المتخصصين في مجال تكنولوجيا المعلومات: بناء المعرفة بالذكاء الاصطناعي ومهارات AWS AI العملية عبر الأدوار الوظيفية.
• بنك الأسئلة العشوائي: منع الحفظ وتشجيع حل المشكلات بشكل نشط.
• تحليلات الأداء: احصل على رؤى حول نقاط القوة والضعف عبر مجالات الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق عملي وواقعي: تعزيز التعلم من خلال السيناريوهات التطبيقية ودراسات الحالة وأسئلة حل المشكلات.

تفاصيل الاختبار

• نص الاختبار: Amazon Web Services (AWS)
• اسم الاختبار: مهندس التعلم الآلي المعتمد من AWS - مشارك (AIF-C01)
• الشهادة المطلوبة مسبقًا: لا شيء
• الخبرة الموصى بها: ما يصل إلى 6 أشهر من التعرض لتقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على AWS
• تنسيق الاختبار: أسئلة الاختيار من متعدد والردود المتعددة والترتيب والمطابقة وأسئلة دراسة الحالة
• صلاحية الشهادة: ثلاث سنوات (تتطلب إعادة الاعتماد)
• عدد الأسئلة: 65 (50 درجة + 15 بدون درجات)
• درجة النجاح: 700 (على أ) درجة متدرجة من 100-1000)
• مدة الاختبار: 130 دقيقة
• اللغة: الإنجليزية
• توفر الاختبار: اختبار مراقب عبر الإنترنت أو في مراكز اختبار Pearson VUE

قسيمة الاشتراك

• رمز القسيمة: 512E7A2DCE7416215EBE
• الصلاحية: 31 يومًا
• يبدأ: 20/09/2025 12:00 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ الصيفي (توقيت جرينتش -7)
• ينتهي: 21/10/2025 12:00 ظهرًا بتوقيت المحيط الهادئ الصيفي (توقيت جرينتش -7)

المنهج التفصيلي ووزن الموضوع: مهندس تعلم الآلة المعتمد من AWS - امتحان مشارك يتحقق من قدرة المرشح على البناء والتشغيل نشر وصيانة حلول ML وخطوط الأنابيب باستخدام AWS Cloud. ينقسم المنهج إلى 4 مجالات، مع توزيع الأسئلة يعكس وزن الموضوع. المجال 1: إعداد البيانات للتعلم الآلي (ML) (28%)

• شرح آليات استيعاب البيانات وخيارات التخزين لتنسيقات البيانات المختلفة (Parquet، JSON، CSV، ORC، Avro، RecordIO)
• تحديد مصادر بيانات AWS المناسبة (Amazon S3، EFS، FSx) وخدمات البث (Kinesis، Kafka) لحالات استخدام متنوعة
• تحويل البيانات باستخدام أدوات AWS (AWS Glue وGlue DataBrew وSageMaker Data Wrangler) وتنفيذ هندسة الميزات
• تطبيق تقنيات تنظيف البيانات (الكشف الخارجي، واحتساب البيانات المفقودة، وإلغاء البيانات المكررة) وطرق التشفير (one-hot، وترميز الملصقات)
• تأكد من تكامل البيانات من خلال التحقق من الجودة، ومعالجة عدم توازن الفئة، وتخفيف التحيز باستخدام SageMaker توضيح
• تنفيذ تدابير أمان البيانات بما في ذلك التشفير والتصنيف وإخفاء الهوية والامتثال لمتطلبات PII/PHI

المجال 2: تطوير نموذج ML (26%)

• اختيار أساليب النمذجة من خلال تقييم مشاكل العمل وتوافر البيانات وجدوى الحلول
• حدد خوارزميات ML المناسبة وخوارزميات SageMaker المضمنة وخدمات AWS AI لحالات استخدام محددة
• نماذج التدريب استخدام إمكانيات SageMaker، ووضع البرنامج النصي مع الأطر المدعومة، ومجموعات البيانات المخصصة للضبط الدقيق
• تطبيق تقنيات ضبط المعلمات الفائقة باستخدام SageMaker Automatic Model Tuning (البحث العشوائي، التحسين Bayesian)
• منع الإفراط في ملاءمة النموذج، وعدم الملاءمة، والنسيان الكارثي باستخدام تقنيات التنظيم واختيار الميزات.
• تحليل أداء النموذج باستخدام مقاييس التقييم (الدقة، والدقة، والاستدعاء، وF1، RMSE وAUC-ROC) وأدوات تصحيح الأخطاء
• إدارة إصدارات النماذج للتكرار والتدقيق باستخدام SageMaker Model Registry

المجال 3: نشر وتنسيق سير عمل ML (22%)

• حدد البنية الأساسية للنشر بناءً على متطلبات الأداء والتكلفة وزمن الاستجابة
• اختر أهداف النشر المناسبة (نقاط نهاية SageMaker، وKubernetes، وECS، EKS وLambda) والاستراتيجيات (في الوقت الفعلي، الدفعي)
• إنشاء البنية التحتية باستخدام خيارات IaC (CloudFormation، AWS CDK) وتكوين سياسات التوسع التلقائي
• إنشاء الحاويات وصيانتها باستخدام ECR، وEKS، وECS، وإحضار الحاوية الخاصة بك (BYOC) باستخدام SageMaker
• إعداد مسارات CI/CD باستخدام خدمات AWS Code (CodePipeline، CodeBuild وCodeDeploy) وأنظمة التحكم في الإصدار
• تكوين وظائف التدريب والاستدلال باستخدام أدوات التنسيق (SageMaker Pipelines، EventBridge، Step Functions)
• تنفيذ إستراتيجيات النشر (الأزرق/الأخضر، الكناري) والاختبار الآلي في مسارات CI/CD

المجال 4: مراقبة حلول تعلم الآلة وصيانتها وأمانها (24%)

• مراقبة استدلال النموذج لاكتشاف الانحراف ومشكلات جودة البيانات، وتدهور الأداء باستخدام SageMaker Model Monitor
• مراقبة سير العمل لاكتشاف الحالات الشاذة في معالجة البيانات واستدلال النماذج
• تحسين تكاليف البنية التحتية عن طريق تحديد خيارات الشراء المناسبة (المثيلات الفورية وعند الطلب والمثيلات المحجوزة)
• تكوين أدوات المراقبة (CloudWatch وX-Ray) وإعداد لوحات المعلومات لمقاييس الأداء
• تأمين موارد AWS من خلال تكوين أدوار IAM وسياساتها، وأقلها امتياز الوصول إلى عناصر تعلم الآلة
• تنفيذ عناصر التحكم في أمان الشبكة باستخدام VPCs والشبكات الفرعية ومجموعات الأمان لأنظمة تعلم الآلة
• مراقبة وتدقيق أنظمة تعلم الآلة باستخدام CloudTrail والتأكد من الامتثال واستكشاف مشكلات الأمان وإصلاحها

يجب أن يكون مرشحو خدمات AWS داخل النطاق على دراية بحالات الاستخدام لخدمات AWS التالية:

• الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الأساسي: Amazon SageMaker (جميع المكونات)، Amazon Bedrock، Amazon Augmented AI (A2I)، SageMaker Ground Truth
• خدمات الذكاء الاصطناعي: Amazon Comprehend، Amazon Lex، Amazon Polly، Amazon Rekognition، Amazon Transcribe، Amazon Translate، Amazon Kendra، Amazon Textract
• التحليلات ومعالجة البيانات: Amazon Athena، AWS Glue، AWS Glue DataBrew، Amazon EMR، Amazon Kinesis، Amazon OpenSearch Service، Amazon Redshift
• الحوسبة والحاويات: Amazon EC2 وAWS Lambda وAmazon ECR وAmazon ECS وAmazon EKS وAWS Batch
• المطور والتنسيق: AWS CodePipeline وAWS CodeBuild وAWS CodeDeploy وAWS CloudFormation وAWS CDK وAWS Step Functions وAmazon EventBridge
• الإدارة والمراقبة: Amazon CloudWatch وAWS CloudTrail وAWS X-Ray وAWS Systems Manager وAWS Compute Optimizer
• الأمان والهوية: AWS IAM وAWS KMS وAmazon Macie وAWS Secrets Manager وAmazon VPC
• التخزين وقاعدة البيانات: Amazon S3 وAmazon EBS وAmazon EFS وAmazon FSx وAmazon RDS وAmazon DynamoDB

مهندس تعلم الآلة المعتمد من AWS - مساعد - المجال الوزن

• المجال 1: إعداد البيانات لتعلم الآلة - 28%
• المجال 2: تطوير نموذج تعلم الآلة - 26%
• المجال 3: نشر وتنسيق سير عمل تعلم الآلة - 22%
• المجال 4: مراقبة حلول تعلم الآلة وصيانتها وأمنها - 24%

نموذج أسئلة التدريب على السؤال 1أ عالمي تدير شركة التجارة الإلكترونية نظام توصيات يخدم ملايين المستخدمين. يواجه النظام تدهورًا في الأداء وزيادة التكاليف والتحيز العرضي في التوصيات. يجب على فريق تعلم الآلة تحسين الحل بأكمله مع ضمان العدالة والأمان وكفاءة التكلفة. تستخدم البنية الحالية نقاط نهاية SageMaker على مثيلات وحدة معالجة الرسومات الكبيرة، وتعالج البيانات يوميًا باستخدام AWS Glue، وتخزن الميزات في S3، وتفتقر إلى المراقبة الشاملة. سؤال:
ما هي مجموعة الإجراءات التي تعالج جميع متطلبات الصيانة والتحسين؟ الخيارات:

• ج: الترحيل إلى Lambda، واستخدام EC2 للتدريب، وتعطيل التسجيل
• ب: استخدم فقط مثيلات وحدة المعالجة المركزية، والقياس اليدوي، ربع سنوي عمليات التدقيق
• ج: متابعة الإعداد الحالي دون تغييرات
• د: تنفيذ SageMaker Model Monitor وClarify للكشف عن الانحراف والتحيز، واستخدام Inference Recommender لتحسين أنواع المثيلات، وتمكين نقاط النهاية متعددة النماذج لتقليل التكاليف، وتكوين إنذارات CloudWatch لمقاييس الأداء، وتنفيذ عزل VPC مع أدوار IAM الأقل امتيازًا، وتمكين CloudTrail وConfig للامتثال للتدقيق، واستخدام Cost Explorer مع وضع العلامات لتخصيص التكلفة، وإنشاء اختبار A/B للنموذج المتغيرات

الإجابة: Dالشرح:

• ج: Lambda غير مناسب لأحمال عمل الاستدلال الكبيرة بسبب وقت التنفيذ وحدود الذاكرة. يتطلب EC2 إدارة يدوية، ويؤدي تعطيل التسجيل إلى إزالة الرؤية وتتبع الامتثال.
• ب: قد يكون أداء إعدادات وحدة المعالجة المركزية فقط ضعيفًا بالنسبة لنماذج التعلم العميق، كما يؤدي القياس اليدوي إلى زيادة النفقات التشغيلية. تعد عمليات التدقيق ربع السنوية نادرة للغاية بالنسبة للامتثال الاستباقي.
• ج: يُظهر النظام الحالي بالفعل أوجه قصور ويفتقر إلى المراقبة، لذا فإن الحفاظ على الوضع الراهن لن يحل المشكلات.
• د: يغطي هذا التحسين الشامل جميع المجالات: يضمن نموذج المراقبة والتوضيح اكتشاف التحيز والانجراف؛ يقوم موصي الاستدلال بتحسين أنواع المثيلات؛ تعمل نقاط النهاية متعددة النماذج على تقليل التكلفة؛ تعمل CloudWatch على تحسين إمكانية المراقبة؛ تعمل VPC وIAM على تعزيز الأمان؛ يوفر CloudTrail وConfig تتبع الامتثال؛ يدعم Cost Explorer تخصيص التكلفة؛ يتحقق اختبار A/B من تحسينات الأداء.

المجال: مراقبة حلول تعلم الآلة وصيانتها وأمانها
نوع السؤال: دراسة حالة

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)