دليل امتحان ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS (AIF-C01)

الإصدار 1.4 AIF-C01

المقدمة

يهدف امتحان ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS (AIF-C01) إلى الأفراد الذين يمكنهم إظهار معرفة شاملة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتقنيات التوليدية المعززة و خدمات وأدوات AWS ذات الصلة، بغض النظر عن الدور الوظيفي المحدد.

يصادق الامتحان أيضًا على قدرة المرشح على إكمال المهام التالية:

فهم مفاهيم وأساليب واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل عام وعلى منصة AWS.
فهم الاستخدام المناسب لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي لطرح الأسئلة ذات الصلة داخل منظمة المرشح.
تحديد أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الصحيحة لتطبيقها على حالات استخدام محددة.
استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي بمسؤولية.

وصف المرشح المستهدف

ينبغي أن يكون لدى المرشح المستهدف ما يصل إلى 6 أشهر من التعرض لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على منصة AWS. يستخدم المرشح المستهدف ولكن لا يبني بالضرورة حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على منصة AWS.

المعرفة المقترحة بـ AWS

ينبغي أن يكون لدى المرشح المستهدف المعرفة التالية بـ AWS:

الإلمام بخدمات AWS الأساسية (على سبيل المثال، Amazon EC2 و Amazon S3 و AWS Lambda و Amazon SageMaker) واستخدامات خدمات AWS الأساسية
الإلمام بنموذج المسؤولية المشتركة لـ AWS للأمن والامتثال في سحابة AWS
الإلمام بـ AWS Identity and Access Management (IAM) لتأمين والتحكم في الوصول إلى موارد AWS
الإلمام بالبنية التحتية العالمية لـ AWS ، بما في ذلك مفاهيم مناطق AWS والمناطق المتاحة ومواقع الحافة
الإلمام بنماذج تسعير خدمات AWS

المهام الوظيفية خارج نطاق المرشح المستهدف

يحتوي القائمة التالية على المهام الوظيفية التي لا يتوقع من المرشح المستهدف القيام بها. هذه القائمة ليست شاملة. هذه المهام خارج نطاق الامتحان:

تطوير أو ترميز نماذج أو خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تنفيذ تقنيات هندسة البيانات أو ميزات الهندسة
إجراء ضبط معلمات الفائق أو تحسين النموذج
إنشاء وتنشر أنابيب أو بنية تحتية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
إجراء تحليل رياضي أو إحصائي لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تنفيذ بروتوكولات الأمن أو الامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تطوير وتنفيذ إطارات وسياسات الحوكمة للحلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

راجع الملحق لقائمة بخدمات وميزات AWS ضمن النطاق وقائمة بخدمات وميزات AWS خارج النطاق.

محتوى الامتحان

أنواع الأسئلة

يحتوي الامتحان على واحد أو أكثر من أنواع الأسئلة التالية:

الاختيار من متعدد: له إجابة صحيحة واحدة وثلاث إجابات خاطئة (مشتتات).
الاستجابة المتعددة: لها إجابتان صحيحتان أو أكثر من خمس خيارات استجابة أو أكثر. يجب عليك تحديد جميع الإجابات الصحيحة للحصول على الائتمان للسؤال.
الترتيب: لديه قائمة من 3-5 استجابات لإكمال المهمة المحددة. يجب عليك تحديد الإجابات الصحيحة ووضع الإجابات في الترتيب الصحيح للحصول على الائتمان للسؤال.
المطابقة: لديه قائمة من الاستجابات لتطابق قائمة من 3-7 منبهات. يجب عليك تطابق جميع الأزواج بشكل صحيح للحصول على الائتمان للسؤال.
دراسة الحالة: لديها سيناريو واحد مع سؤالين أو أكثر حول السيناريو. السيناريو هو نفسه لكل سؤال في دراسة الحالة. سيتم تقييم كل سؤال في دراسة الحالة بشكل منفصل. ستحصل على الائتمان لكل سؤال تجيب عليه بشكل صحيح في دراسة الحالة.

الأسئلة التي لم يتم الإجابة عليها تُحسب على أنها خاطئة؛ لا يوجد عقاب على التخمين. يتضمن الامتحان 50 سؤالاً تؤثر على درجتك.

المحتوى غير المُقيَّم

يتضمن الامتحان 15 سؤالاً غير مُقيَّم لا تؤثر على درجتك. تجمع AWS معلومات حول الأداء على هذه الأسئلة غير المُقيَّمة لتقييم هذه الأسئلة للاستخدام المستقبلي كأسئلة مُقيَّمة. لا يتم تحديد هذه الأسئلة غير المُقيَّمة في الامتحان.

نتائج الامتحان

امتحان ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS (AIF-C01) له تصنيف اجتياز أو رسوب. يتم تقييم الامتحان وفقًا لمعيار أدنى تم إنشاؤه من قبل محترفي AWS الذين يتبعون أفضل ممارسات وإرشادات صناعة الشهادات.

يتم إبلاغ نتائجك للامتحان كدرجة مقياسية من 100 إلى 1000. الحد الأدنى للدرجة النجاح هو 700. تُظهر درجتك أدائك على الامتحان ككل وما إذا كنت قد اجتزت. تساعد نماذج التسجيل المقياسي في تكافؤ الدرجات عبر العديد من أشكال الامتحان التي قد تكون لها مستويات صعوبة مختلفة قليلاً.

قد يحتوي تقرير درجتك على جدول لتصنيفات أدائك على مستوى كل قسم. يستخدم الامتحان نموذج التسجيل التعويضي، مما يعني أنه لا يلزمك تحقيق درجة النجاح في كل قسم. كل ما تحتاجه هو اجتياز الامتحان ككل.

لكل قسم من أقسام الامتحان وزن محدد، لذلك تحتوي بعض الأقسام على المزيد من الأسئلة من الأقسام الأخرى. يحتوي جدول التصنيفات على معلومات عامة تسلط الضوء على نقاط القوة والضعف لديك. توخ الحذر عند تفسير التغذية الراجعة على مستوى القسم.

محتوى الطرح

يتضمن هذا الدليل للامتحان أوزان ومجالات المحتوى وبيانات المهمة للامتحان. لا يوفر هذا الدليل قائمة شاملة بمحتوى الامتحان. ومع ذلك، هناك سياق إضافي لكل بيان مهمة متاح لمساعدتك في الاستعداد للامتحان.

لدى الامتحان المجالات المحتوى والأوزان التالية:

المجال 1: أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (20% من المحتوى المُقيَّم)
المجال 2: أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (24% من المحتوى المُقيَّم)
المجال 3: تطبيقات نماذج الأساس (28% من المحتوى المُقيَّم)
المجال 4: إرشادات للذكاء الاصطناعي المسؤول (14% من المحتوى المُقيَّم)
المجال 5: الأمن والامتثال والحوكمة لحلول الذكاء الاصطناعي (14% من المحتوى المُقيَّم)

المجال 1: أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

بيان المهمة 1.1: شرح المفاهيم والمصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي.

الأهداف:

تعريف المصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية [NLP] والنموذج والخوارزمية والتدريب والاستنتاج والتحيز والإنصاف والمطابقة والنموذج اللغوي الكبير [LLM]).
وصف أوجه التشابه والاختلاف بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
وصف أنواع مختلفة من الاستنتاج (على سبيل المثال، الدفعة والوقت الحقيقي).
وصف أنواع مختلفة من البيانات في نماذج الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، المُمَيَّزة وغير المُمَيَّزة، الجدولية، سلاسل الزمن، الصور، النص، البيانات الهيكلية وغير الهيكلية).
وصف التعلم الموَجّه والتعلم غير الموَجّه والتعلم التعزيزي.

بيان المهمة 1.2: تحديد حالات الاستخدام العملية للذكاء الاصطناعي.