問題：1
一位 AI 從業人員使用包含機密資料的訓練資料集，在 Amazon Bedrock 上訓練了一個自訂模型。這位 AI
從業人員希望確保自訂模型不會根據機密資料生成推論回應。這位 AI 從業人員應該如何防止基於機密資料的回應？
A. 刪除自訂模型。從訓練資料集中移除機密資料。重新訓練自訂模型。
B. 使用動態資料遮罩來遮罩推論回應中的機密資料。
C. 使用 Amazon SageMaker 加密推論回應中的機密資料。
D. 使用 AWS Key Management Service (AWS KMS) 加密自訂模型中的機密資料。
答案：A
問題：2
Amazon OpenSearch Service 的哪項功能讓公司能夠建立向量資料庫應用程式？
A. 與 Amazon S3 整合以進行物件儲存
B. 支援地理空間索引和查詢
C. 可擴展的索引管理和最近鄰搜尋能力
D. 能夠對串流資料執行即時分析
答案：C
問題：3
一家公司希望顯示其過去 12 個月在各零售地點最暢銷產品的總銷售額。
該公司應該使用哪種 AWS 解決方案來自動生成圖表？
A. Amazon Q in Amazon EC2
B. Amazon Q Developer
C. Amazon Q in Amazon QuickSight
D. Amazon Q in AWS Chatbot
答案：C
問題：4
一家公司希望為兒童建立一個互動式應用程式，該應用程式能根據經典故事生成新故事。該公司希望使用 Amazon
Bedrock，並需要確保結果和主題適合兒童。
哪項 AWS 服務或功能將滿足這些要求？
A. Amazon Rekognition
B. Amazon Bedrock playgrounds
C. Guardrails for Amazon Bedrock
D. Agents for Amazon Bedrock
答案：C
問題：5
一家公司開發了一個用於圖像分類的機器學習模型。該公司希望將模型部署到生產環境，以便網路應用程式可以使用該模型。
該公司需要實施一個解決方案來託管模型並提供預測，而無需管理任何底層基礎設施。
哪種解決方案將滿足這些要求？
A. 使用 Amazon SageMaker Serverless Inference 來部署模型。
B. 使用 Amazon CloudFront 來部署模型。
C. 使用 Amazon API Gateway 來託管模型並提供預測。
D. 使用 AWS Batch 來託管模型並提供預測。
答案：A
問題：6
一家公司擁有數 PB 的未標記客戶資料，用於廣告活動。該公司希望將客戶分類為不同層級，以推廣公司的產品。
該公司應該使用哪種方法來滿足這些要求？
A. 監督式學習
B. 非監督式學習
C. 強化學習
D. 從人類回饋中進行強化學習 (RLHF)
答案：B
問題：7
一家公司每季都會進行預測，以決定如何優化營運以滿足預期需求。該公司使用機器學習模型進行這些預測。
一位 AI 從業人員正在撰寫一份關於已訓練機器學習模型的報告，以向公司利害關係人提供透明度和可解釋性。
這位 AI 從業人員應該在報告中包含什麼，以滿足透明度和可解釋性要求？
A. 模型訓練的程式碼
B. 部分依賴圖 (PDPs)
C. 訓練用的範例資料
D. 模型收斂表
答案：B
問題：8
哪種選項是生成式 AI 模型的一個使用案例？
A. 使用入侵偵測系統改善網路安全
B. 根據文字描述為數位行銷創建逼真的圖像
C. 使用優化索引來增強資料庫效能
D. 分析財務資料以預測股市趨勢
答案：B
問題：9
一位 AI 從業人員正在使用大型語言模型 (LLM) 為行銷活動創建內容。生成的內容聽起來合理且真實，但實際上是錯誤的。
這個 LLM 遇到了什麼問題？
A. 資料洩漏
B. 幻覺
C. 過度擬合
D. 擬合不足
答案：B
問題：10
一家貸款公司正在建立一個基於生成式 AI 的解決方案，根據特定的業務標準為新申請人提供折扣。該公司希望負責任地建立和使用 AI
模型，以最大程度地減少可能對某些客戶產生負面影響的偏見。
該公司應該採取哪些行動來滿足這些要求？ (選擇兩項。)
A. 偵測資料中的不平衡或差異。
B. 確保模型頻繁運行。
C. 評估模型的行為，以便公司可以為利害關係人提供透明度。
D. 使用 ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) 技術來確保模型 100% 準確。
E. 確保模型的推論時間在可接受的範圍內。
答案：A C
