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練習問題

AIF-C01 練習問題

AWS Certified AI Practitioner

AI・機械学習・生成AI の考え方と、それを AWS 上で使う側として判断する力を問う入門試験です。ここでは選択式の練習問題を、全問解説つきで無料公開しています。

収録している問題277
AIF-C01 を通しで解く1問目から順に見る

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試験の基礎データ

問題数
65問
試験時間
90分
合格ライン
1,000点満点で700点
出題形式
択一・複数選択・並べ替え・対応付け
日本語
あり
収録問題数
277 問(すべて解説つき・無料)
出題形式
単一選択 236複数選択 41

「収録問題数」「出題形式」は当サイトの収録内容です。それより上の行は、試験を実施する 団体が公表している内容だけを載せています。

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どんな問題が出ますか

AIF-C01 · 例題 1

製造業の情報システム部が、社内向けのAI用語集を作成している。AI・ML(機械学習)・深層学習の包含関係の説明として適切なものはどれか。

1MLという大きな枠の中にAIがあり、さらにそのAIの中に深層学習があるという入れ子になる
2深層学習はMLとは別系統の技術であり、両者に重なりは無い
3AIという大きな枠の中にMLがあり、そのMLの中に深層学習がある✓ 正解
4AIとMLは互いに独立した枠であり、深層学習はその両方の外側にある別の枠にあたる
解説AI ⊃ ML ⊃ 深層学習という入れ子の関係が正しく、深層学習はMLの一分野、MLはAIの一分野です。MLがAIより広いとする説明は包含の向きが逆で、AIの中にMLがあります。深層学習を別系統としてMLと重ならないとする説明も誤りで、深層学習はMLの一部です。AIとMLを互いに独立した枠とする説明も、AIの中にMLが含まれるという関係に反します。
AIF-C01 · 例題 2

自動車部品メーカーが、「この部品はどの製品に使われ、その製品の障害履歴はどうか」という関係をたどりながら検索したい。適切なAWSサービスはどれか。

1Amazon Neptune✓ 正解
2Amazon RDS for PostgreSQL
3Amazon OpenSearch Service
4Amazon Aurora
解説Amazon Neptune はマネージドのグラフデータベースで、関係性の表現に強く、ベクトル検索の機能も持つため、エンティティ間の関係をたどりたい要件に向きます。Amazon RDS for PostgreSQL と Amazon Aurora はリレーショナルデータベースで、既存の業務データと同じ基盤に置きたい場合の選択肢です。Amazon OpenSearch Service はキーワードと意味のハイブリッド検索に向く選択肢です。
AIF-C01 · 例題 3

経理部門が、生成AIの費用を管理する道具の役割を整理している。本文の記述に沿うものを2つ選べ。(2つ選択)

複数選択(2つ選ぶ問題です)

1AWS Budgets は実績の費用を掘り下げて原因を特定する道具である
2AWS Cost Explorer は予算のしきい値を超えたときに通知する道具である
3AWS Budgets は予算のしきい値を設定し、超過や超過見込みを通知する✓ 正解
4タグ付けを行うと、部門や用途の単位で課金の単価そのものが下がる
5AWS Cost Explorer は実績の費用を可視化し、どこに費用がかかっているかを分析する✓ 正解
解説本文は、AWS Budgets を予算のしきい値を設定し超過や超過見込みを通知する、使いすぎを検知するための道具とし、AWS Cost Explorer を実績の費用を可視化しどのサービス・どの用途に費用がかかっているかを分析する、原因を特定するための道具としています。取り違えの整理でも、設問では両者を入れ替えた選択肢が並ぶと注意されています。タグ付けは部門や用途の単位で費用を切り分けて内訳の説明をつけるための工夫で、単価を下げるものではありません。

全問に、この形式の解説がつきます。

03

問題の目次

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数はここで、仕上げは道場で。ここで数をこなしたら、道場へ。