AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
- No.2 生成AIチャットボットの主要考慮点
- No.10 生成AIアプリ構築に適したサービス
- No.14 生成AIの新規コンテンツ作成方法
- No.27 生成AIモデルの品質向上策
- No.46 生成モデルと識別モデルの違い
- No.57 モデルパラメータとハイパーパラメータの違い
- No.76 リアルタイムレコメンデーション
- No.80 基盤モデルの特徴と学習プロセス
- No.92 Amazon Q Developerの機能
- No.101 Transformerモデルの動作原理
- No.105 生成AIのリスク軽減策
- No.106 生成AIモデルの精度向上
- No.111 トランスフォーマーの最適用途
- No.114 BIダッシュボード作成ツールの選択
- No.117 モデル推論と評価の違い
- No.140 プロンプティング技術の構成要素
- No.142 大規模言語モデルの誤り
- No.157 拡散モデルの仕組みと能力
- No.166 Zero-shotプロンプティングの特徴
- No.190 Transformerモデルの機能
- No.211 生成AIモデルの誤った出力の防止策
- No.212 生成AIの誤情報リスク対策
- No.213 生成AIモデルの出力精度向上策
- No.230 生成AIの基本概念と特徴
- No.234 Temperatureの影響
- No.240 LLMの特性と応用
- No.277 AIモデルの処理能力の限界
- No.278 自然言語でのBIダッシュボード作成
- No.288 生成AIの重要性と応用
- No.290 生成AIにおけるトークンの概念
- No.297 基盤モデルとLLMの主な違い
- No.300 生成AIのハルシネーション対策
- No.301 複雑な問題分解のプロンプト技術
- No.306 Top Pパラメータの影響
- No.307 合成データ生成のGAN活用
- No.310 生成AIの誤情報リスク軽減策
- No.313 ネガティブプロンプティングの活用
- No.333 医療分野での生成AIの利点
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