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.7 基盤モデルとカスタマイズの違い
- No.9 Bedrockの機密情報保護
- No.14 生成AIの新規コンテンツ作成方法
- No.16 Bedrockの推論パラメータ設定
- No.27 生成AIモデルの品質向上策
- No.30 Bedrockでのナレッジベース活用
- No.31 Bedrockでの製品推薦モデル改善
- No.34 解釈可能性と説明可能性の違い
- No.36 画像生成に適した基盤モデルの選択
- No.39 Amazon Bedrockのベクターストア
- No.41 LLMの動的プロンプト最適化
- No.45 Bedrockのコスト最適化
- No.46 生成モデルと識別モデルの違い
- No.53 自然言語からSQLクエリへの変換
- No.60 LLMを用いた製品カタログ検索
- No.74 生成AIの責任ある採用戦略
- No.80 基盤モデルの特徴と学習プロセス
- No.90 Amazon Bedrockの保護機能
- No.94 Amazon Bedrockでの RAG 活用
- No.106 生成AIモデルの精度向上
- No.134 RAGとエージェントの違い
- No.136 基盤モデルの補完手法
- No.140 プロンプティング技術の構成要素
- No.158 Bedrockでのコスト効率的なモデル選択
- No.165 生成AIの誤情報管理手法
- No.166 Zero-shotプロンプティングの特徴
- No.183 Bedrockの応答長パラメータの影響
- No.190 Transformerモデルの機能
- No.193 チャットボットの一貫性向上
- No.196 Bedrockで創造的な応答を得る方法
- No.197 Bedrockのモデルカスタマイズ方法
- No.203 Amazon Q Developerの基盤
- No.207 Amazon Bedrockの効率的な推論
- No.209 Bedrockの検証データ保存先
- 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.219 AWS AIサービスカードの目的
- No.220 Bedrockのデータセキュリティ
- No.223 BedrockとJumpStartの比較
- No.234 Temperatureの影響
- No.235 Amazon Bedrockのコスト最適化
- No.236 基盤モデルの特徴と能力
- No.237 RAGモデルのアクセス制御
- No.240 LLMの特性と応用
- No.246 Top K推論パラメータの影響
- No.249 温度設定とハルシネーシの関係
- No.258 Amazon Q Businessの基盤サービス
- No.259 Amazon Bedrockの料金モデル選択
- No.275 LLMの出力創造性の調整
- No.283 LLMの主要な用途
- 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.311 基盤モデルの性能向上手法
- No.325 Bedrockの共有責任モデル
- No.326 Amazon Bedrockエージェントの活用
- No.330 Amazon S3との安全な接続方法
- No.333 医療分野での生成AIの利点
- No.334 基盤モデルのパフォーマンス向上技術
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