منذ 5 ساعات
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 لمجال اختبار ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS لمساعدتك في اجتياز شهادة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS بنجاح، قمت بمواءمة دورة الاختبار التدريبي هذه بدقة مع دليل اختبار AWS الرسمي. تغطي الأسئلة التي ستواجهها المجالات الأساسية التالية:- أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (20%)
- فهم الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي.
- مفاهيم التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والمعزز.
- الفهم المفاهيمي لخوارزميات التصنيف والانحدار والتجميع.
- دورة حياة تعلم الآلة: جمع البيانات وإعدادها التدريب والتقييم والنشر والمراقبة.
- حالات الاستخدام العملي: التنبؤ والتوصية والكشف عن الحالات الشاذة ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية.
- أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (24%)
- مصطلحات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمفاهيم الأساسية.
- بنيات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وطرق التدريب.
- حالات الاستخدام لإنشاء النص وتوليف الصور والتعليمات البرمجية. المساعدة.
- أساسيات هندسية سريعة وتقنيات متقدمة.
- نموذج الضبط الدقيق ومقاييس التقييم للمخرجات التوليدية.
- تطبيقات نماذج الأساس (28%)
- مطابقة قدرات نموذج الأساس مع مشكلات العمل.
- اختيار خدمات AWS المناسبة (على سبيل المثال، Amazon Bedrock، Amazon SageMaker).
- تقييم الأداء والتكلفة لاستدلال النموذج الأساسي.
- تنفيذ تقنيات سريعة لمختلف الأساليب.
- تقييم قابلية التوسع وزمن الاستجابة لأعباء عمل الإنتاج.
- إرشادات للذكاء الاصطناعي المسؤول (14%)
- العدالة واكتشاف التحيز واستراتيجيات التخفيف.
- الشمولية وأهمية بيانات التدريب المتنوعة.
- الشفافية وقابلية الشرح والتوضيح إمكانية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي.
- آليات السلامة والقوة والإشراف البشري.
- الآثار القانونية والأخلاقية والامتثال.
- الأمن والامتثال والحوكمة لحلول الذكاء الاصطناعي (14%)
- تأمين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوار IAM وسياساتها وتشفيرها.
- تنفيذ تتبع سلسلة البيانات والبطاقات النموذجية.
- التطبيق تقنيات تعزيز الخصوصية للبيانات أثناء تخزينها ونقلها.
- التوافق مع الأطر التنظيمية باستخدام AWS Config وAudit Manager وArtifact.
- وضع سياسات حوكمة صارمة وأنظمة مراقبة.
- السؤال 1: تريد مؤسسة مالية إنشاء تطبيق ذكاء اصطناعي منتج لتلخيص مستندات الامتثال المطولة. إنهم يريدون استهلاك النماذج الأساسية المدربة مسبقًا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) دون إدارة أي بنية أساسية للخادم. ما هي خدمة AWS التي تعتبر الاختيار الأنسب؟
- أ. Amazon SageMaker
- ب. أمازون EC2
- ج. أمازون بيدروك
- د. AWS Lambda
- E. فهم أمازون
- F. Amazon Textract
- الإجابة الصحيحة: C
- الشرح العام: Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل توفر مجموعة من النماذج الأساسية عالية الأداء من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة عبر واجهة برمجة تطبيقات واحدة، مما يجعلها الخيار الأمثل لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي مولدة دون إدارة البنية التحتية.
- الخيار أ غير صحيح: بينما يمكن لـ Amazon SageMaker استضافة نماذج أساسية (عبر SageMaker JumpStart)، فإنه يتطلب منك توفير البنية التحتية الأساسية وإدارتها وتوسيع نطاقها (نقاط النهاية)، وهو ما يتعارض مع متطلبات عدم إدارة الخوادم.
- الخيار ب غير صحيح: توفر Amazon EC2 خوادم افتراضية أولية. سيتعين عليك تثبيت النماذج والبنية التحتية وتهيئتها وصيانتها بالكامل من البداية.
- الخيار C صحيح: تم تصميم Amazon Bedrock بشكل صريح لتوفير وصول بدون خادم إلى النماذج الأساسية عبر واجهة برمجة التطبيقات.
- الخيار D غير صحيح: AWS Lambda هي خدمة حوسبة بدون خادم. على الرغم من أنه يمكن أن يؤدي إلى استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، إلا أنها ليست خدمة ذكاء اصطناعي تستضيف نماذج أساسية.
- الخيار E غير صحيح: Amazon Comprehend هي خدمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المستخدمة للعثور على رؤى وعلاقات في النص (مثل تحليل المشاعر)، وليست خدمة ذكاء اصطناعي توليدية لتلخيص المستندات باستخدام النماذج الأساسية.
- الخيار F غير صحيح: Amazon Textract هي خدمة تعلم الآلة تستخدم لاستخراج النص والكتابة اليدوية والبيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا، وليست تلخيصًا توليديًا للذكاء الاصطناعي الأداة.
- السؤال 2: أنت تقوم بتقييم نموذج تعلم الآلة الذي تم نشره في الإنتاج للتأكد من توافقه مع إرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. لاحظت أن تنبؤات النموذج تفضل بشكل غير متناسب مجموعة سكانية معينة. ما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي المسؤول الذي تنتهكه هذه المشكلة في المقام الأول، وما الذي يجب استخدامه لتوثيق الاستخدام المقصود للنموذج وخصائصه؟
- أ. الشفافية؛ تنفيذ سجلات Amazon CloudWatch.
- ب. خصوصية؛ تنفيذ تشفير AWS KMS.
- ج. الإنصاف؛ تنفيذ البطاقات النموذجية.
- د. المتانة. تنفيذ عمليات نشر لمناطق توافر خدمات متعددة.
- هـ. قابلية الشرح؛ تنفيذ قواعد تكوين AWS.
- F. حماية؛ تنفيذ سياسات موارد IAM.
- الإجابة الصحيحة: C
- الشرح العام: يفرض الذكاء الاصطناعي المسؤول أن النماذج يجب أن تعامل جميع المستخدمين بشكل عادل. عندما يفضل نموذج ما مجموعة ديموغرافية على أخرى، فإنه يظهر التحيز، وهو ما ينتهك مبدأ العدالة. توصي AWS باستخدام Model Cards (مثل Amazon SageMaker Model Cards) لتوثيق الاستخدام المقصود للنموذج، وتقييمات المخاطر، وخصائص التدريب.
- الخيار أ غير صحيح: الشفافية مهمة، ولكن تفضيل الفئة الديموغرافية يمثل مشكلة تحيز، وليس مشكلة تسجيل/شفافية بشكل صارم. تسجل CloudWatch مقاييس النظام، وليس غرض النموذج.
- الخيار ب غير صحيح: تحمي الخصوصية وتشفير KMS البيانات من الوصول غير المصرح به، ولكنها لا تحل التحيز الديموغرافي في التوقعات.
- الخيار ج صحيح: يصف السيناريو مشكلة العدالة والتحيز. بطاقات النموذج هي معيار AWS لتوثيق حوكمة النموذج والقيود ومقاييس العدالة.
- الخيار د غير صحيح: غالبًا ما تشير المتانة في الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع حالات الحافة أو المدخلات المتعارضة. تهدف مناطق توافر الخدمات المتعددة إلى التوفر العالي للبنية التحتية، وليس عدالة النموذج.
- الخيار E غير صحيح: قابلية الشرح هي القدرة على فهم كيفية اتخاذ النموذج للقرار. ورغم أن هذا مفيد، إلا أن الانتهاك الأساسي هنا هو العدالة. يتتبع AWS Config تغييرات تكوين الموارد، وليس إمكانية شرح الذكاء الاصطناعي.
- الخيار F غير صحيح: يحمي الأمان وIAM من الوصول غير المصرح به، والذي لا علاقة له بالتحيز الديموغرافي في مخرجات الخوارزمية.
- السؤال 3: وفقًا لأفضل ممارسات الأمان والامتثال والحوكمة في AWS، كيف يجب على المؤسسة التأكد من أن التطبيقات المصرح بها فقط هي التي يمكنها استدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مع الحفاظ على خصوصية البيانات الفورية تمامًا؟
- أ. قم بتعيين وصول المسؤول إلى كافة التطبيقات لضمان التكامل السلس.
- ب. أرسل بيانات سريعة عبر الإنترنت العام إلى نقاط نهاية تابعة لجهات خارجية.
- ج. استخدم أدوار IAM بأقل الامتيازات وتأكد من تشفير البيانات أثناء الراحة وأثناء النقل.
- د. قم بتعطيل AWS CloudTrail لمنع تسجيل البيانات السريعة أو تدقيقها.
- E. قم بتخزين جميع البيانات الفورية في حاوية Amazon S3 غير المشفرة لاسترجاعها بشكل أسرع.
- F. قم بترميز بيانات اعتماد مستخدم IAM طويلة المدى مباشرة في الكود المصدري للتطبيق.
- الإجابة الصحيحة: C
- الشرح العام: يعتمد الأمان في أعباء عمل AWS AI على مبدأ الامتيازات الأقل باستخدام IAM، جنبًا إلى جنب مع بروتوكولات التشفير القوية للبيانات أثناء النقل والثبات.
- الخيار أ غير صحيح: توفير AdministratorAccess واسع النطاق ينتهك مبدأ الامتيازات الأقل ويقدم أمانًا هائلاً المخاطر.
- الخيار ب غير صحيح: إرسال بيانات الموجهات الخاصة عبر الإنترنت العام دون نقاط نهاية VPC المناسبة (مثل AWS PrivateLink) يعرض خصوصية البيانات للخطر.
- الخيار ج صحيح: تمنح أدوار IAM أذونات محددة ومؤقتة (امتياز أقل)، ويحمي التشفير خصوصية المطالبات.
- الخيار د غير صحيح: يجب تمكين AWS CloudTrail لأغراض الإدارة والتدقيق. يؤدي تعطيله إلى تقليل الرؤية وانتهاك أطر عمل الامتثال.
- الخيار E غير صحيح: تخزين البيانات الحساسة في حاويات S3 غير المشفرة ينتهك بشكل مباشر إرشادات الخصوصية والامتثال.
- الخيار F غير صحيح: بيانات اعتماد التشفير الثابت هي نمط مضاد أمني شديد. يجب دائمًا استخدام أدوار IAM وبيانات الاعتماد المؤقتة للتطبيقات.
- مرحبًا بك في Mock Exam Practice Tests Academy لمساعدتك في الاستعداد لممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
- يمكنك الحصول على الدعم مني إذا كانت لديك أسئلة
- يحتوي كل سؤال على تفاصيل الشرح
- متوافق مع الجوال مع تطبيق Udemy
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
