AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
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AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）

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問題集
その他

難しい順

No.195 分類問題の評価指標
正答率：0％
No.321 機械学習の基本概念
正答率：0％
No.63 テキスト分析に適したAWSサービス
正答率：25％
No.80 基盤モデルの特徴と学習プロセス
正答率：33％
No.92 Amazon Q Developerの機能
正答率：33％
No.24 ISVコンプライアンス通知の自動化
正答率：41％
No.45 Bedrockのコスト最適化
正答率：50％
No.46 生成モデルと識別モデルの違い
正答率：50％
No.51 ML予測の透明性と解釈可能性
正答率：50％
No.53 自然言語からSQLクエリへの変換
正答率：50％

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No.67 モデルの汎化能力向上手法
正答率：50％
No.70 バイアス-バリアンストレードオフ
正答率：50％
No.79 精度と再現率のトレードオフ
正答率：50％
No.88 深層学習における学習率の影響
正答率：50％
No.94 Amazon Bedrockでの RAG 活用
正答率：50％
No.17 過学習防止の効果的な手法
正答率：52％
No.20 AIシステムの最適化ツール選定
正答率：52％
No.22 バッチ正規化の主な目的
正答率：52％
No.25 ハイパーパラメータ最適化の課題
正答率：52％
No.44 データドリフト対策の有効な方法
正答率：54％

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No.49 データドリフト検出と監視
正答率：54％
No.50 ROC曲線のAUCが低い場合の解釈
正答率：54％
No.41 LLMの動的プロンプト最適化
正答率：55％
No.18 SageMakerモデルのVPC内S3接続
正答率：56％
No.34 解釈可能性と説明可能性の違い
正答率：57％
No.15 機械学習におけるバイアス低減手法
正答率：58％
No.32 勾配消失問題を軽減する活性化関数
正答率：60％
No.48 ML モデルの汎化性能評価
正答率：60％
No.62 Word2Vecの主な利点
正答率：60％
No.85 データのクラスバランス対策
正答率：60％

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No.91 深層学習のミニバッチサイズ設定
正答率：60％
No.12 F1スコアの重要性
正答率：61％
No.16 Bedrockの推論パラメータ設定
正答率：61％
No.7 基盤モデルとカスタマイズの違い
正答率：62％
No.36 画像生成に適した基盤モデルの選択
正答率：63％
No.6 AIモデルの精度低下現象
正答率：66％
No.35 AI/MLのバイアス防止方法
正答率：66％
No.37 L2正則化の主な効果
正答率：66％
No.42 Personalizeのデータ準備支援
正答率：66％
No.54 深層学習モデルのトレーニング高速化
正答率：66％

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No.68 バッチ正規化の主な利点
正答率：66％
No.73 ドロップアウトの適用フェーズ
正答率：66％
No.74 生成AIの責任ある採用戦略
正答率：66％
No.77 RNNの効果的なユースケース
正答率：66％
No.81 Amazon Comprehendのエンティティ認識機能
正答率：66％
No.83 早期終了の目的
正答率：66％
No.3 過学習防止のための有効な手法
正答率：67％
No.5 テキストから音声への変換サービス
正答率：68％
No.13 バリデーションデータの役割
正答率：70％
No.4 AIモデルの公平性とバイアス検出
正答率：72％

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No.11 半教師あり学習による不正検出
正答率：72％
No.23 回帰問題における損失関数
正答率：72％
No.39 Amazon Bedrockのベクターストア
正答率：72％
No.28 SageMaker Clarifyの活用
正答率：75％
No.58 多言語リアルタイム翻訳の実装
正答率：75％
No.61 AIモデルのバイアス検出と公平性評価
正答率：75％
No.69 バイアス-バリアンストレードオフの調整
正答率：75％
No.76 リアルタイムレコメンデーション
正答率：75％
No.86 AWS上のNLPマネージドサービス
正答率：75％
No.93 AIモデル評価指標の重要性
正答率：75％

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No.100 機械学習における過適合と過少適合
正答率：75％
No.26 One-Hotエンコーディングの目的
正答率：76％
No.30 Bedrockでのナレッジベース活用
正答率：76％
No.2 生成AIチャットボットの主要考慮点
正答率：77％
No.19 顧客フィードバックの自動感情分析
正答率：77％
No.31 Bedrockでの製品推薦モデル改善
正答率：77％
No.1 音声からの感情分析の効率的な実現
正答率：78％
No.10 生成AIアプリ構築に適したサービス
正答率：80％
No.47 構造化・非構造化データの特徴
正答率：80％
No.96 アンダーフィッティングの特徴
正答率：80％

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No.8 文書からの手書き文字抽出
正答率：81％
No.14 生成AIの新規コンテンツ作成方法
正答率：81％
No.33 勾配消失問題を改善するアクティベーション関数
正答率：81％
No.43 データラインエージの重要性
正答率：81％
No.21 AIモデルのバイアス検出と透明性向上
正答率：88％
No.38 ドロップアウトによる過学習防止
正答率：88％
No.9 Bedrockの機密情報保護
正答率：90％
No.29 SageMakerのモデル監視
正答率：93％
No.27 生成AIモデルの品質向上策
正答率：100％
No.40 過学習を防ぐ効果的な手法
正答率：100％

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No.52 NLPとコンピュータビジョンの違い
正答率：100％
No.55 過学習を防ぐ効果的な手法
正答率：100％
No.56 AI/MLモデルの総合管理サービス
正答率：100％
No.57 モデルパラメータとハイパーパラメータの違い
正答率：100％
No.59 Amazon Pollyのユースケース
正答率：100％
No.60 LLMを用いた製品カタログ検索
正答率：100％
No.64 AIモデルの公平性確保
正答率：100％
No.65 音声認識のためのサービス選択
正答率：100％
No.66 Comprehend Medicalの活用
正答率：100％
No.71 音声通話の感情分析サービス
正答率：100％

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No.72 生成AIの誤った情報生成リスク対策
正答率：100％
No.75 AIモデルの過学習防止手法
正答率：100％
No.78 Amazon Personalizeの機能
正答率：100％
No.82 Rekognitionの顔認識機能の用途
正答率：100％
No.84 MLモデルのバイアス検出と説明可能性
正答率：100％
No.87 Amazon Rekognitionの顔認識機能
正答率：100％
No.89 ワードエンベディングの代表的モデル
正答率：100％
No.90 Amazon Bedrockの保護機能
正答率：100％
No.95 脅威検出と脆弱性管理の違い
正答率：100％
No.97 オーバーフィッティングの定義
正答率：100％

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No.98 Amazon Rekognitionの顔認識活用
正答率：100％
No.99 ミニバッチ勾配降下法の特徴
正答率：100％
No.121 AIモデルの透明性と説明可能性
正答率：100％
No.160 クラウドコンタクトセンター構築
正答率：100％
No.224 Amazon Personalizeの機能
正答率：100％
No.257 AIモデルのバイアス検出と最小化
正答率：100％
No.261 動画内容の自動検出と分析
正答率：100％
No.317 音声からテキストへの変換サービス
正答率：100％

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