Amazon AWS Certified AI AI1-C01

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최신 AWS Certified AI AI1-C01 무료샘플문제:

1. A company is building a contact center application and wants to gain insights from customer conversations.
The company wants to analyze and extract key information from the audio of the customer calls.
Which solution meets these requirements?

A) Extract information from call recordings by using Amazon SageMaker Model Monitor.
B) Transcribe call recordings by using Amazon Transcribe.
C) Create classification labels by using Amazon Comprehend.
D) Build a conversational chatbot by using Amazon Lex.

2. A medical company is customizing a foundation model (FM) for diagnostic purposes. The company needs the model to be transparent and explainable to meet regulatory requirements.
Which solution will meet these requirements?

A) Encrypt and secure training data by using Amazon Macie.
B) Generate simple metrics, reports, and examples by using Amazon SageMaker Clarify.
C) Configure the security and compliance by using Amazon Inspector.
D) Gather more data. Use Amazon Rekognition to add custom labels to the data.

3. Which strategy evaluates the accuracy of a foundation model (FM) that is used in image classification tasks?

A) Assess the color accuracy of images processed by the model.
B) Count the number of layers in the neural network.
C) Measure the model's accuracy against a predefined benchmark dataset.
D) Calculate the total cost of resources used by the model.

4. A digital devices company wants to predict customer demand for memory hardware. The company does not have coding experience or knowledge of ML algorithms and needs to develop a data-driven predictive model.
The company needs to perform analysis on internal data and external data.
Which solution will meet these requirements?

A) Import the data into Amazon SageMaker Canvas. Build ML models and demand forecast predictions by selecting the values in the data from SageMaker Canvas.
B) Import the data into Amazon SageMaker Data Wrangler. Build ML models and demand forecast predictions by using an Amazon Personalize Trending-Now recipe.
C) Store the data in Amazon S3. Create ML models and demand forecast predictions by using Amazon SageMaker built-in algorithms that use the data from Amazon S3.
D) Import the data into Amazon SageMaker Data Wrangler. Create ML models and demand forecast predictions by using SageMaker built-in algorithms.

5. A financial institution is using Amazon Bedrock to develop an AI application. The application is hosted in a VPC. To meet regulatory compliance standards, the VPC is not allowed access to any internet traffic.
Which AWS service or feature will meet these requirements?

A) Amazon CloudFront
B) Internet gateway
C) AWS PrivateLink
D) Amazon Macie

질문과 대답: