考试测试的知识水平和技能
该考试不仅测试您对 AI 和 ML 的基础知识，还测试您对 AWS 核心 AI/ML 服务的理解。
例如，这包括有关使用 Amazon SageMaker 和 Amazon Rekognition 等服务构建和实施 AI 模型的问题。
它还需要与快速工程和微调模型相关的技能。
总的来说，需要在理论知识和实际应用技能之间取得平衡。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是 AWS 最重要的 AI/ML 服务之一，许多关于它的问题都有可能出现在考试中。
了解使用 SageMaker 训练、评估和部署模型的过程至关重要。
您还应该熟悉 SageMaker Studio 和 SageMaker JumpStart 等功能。
这些服务对人工智能项目的效率和成功做出了巨大贡献。
快速工程的实际应用
提示工程是生成人工智能领域的一项非常重要的技术。
该考试评估您通过设计和 沙特阿拉伯电报数据 调整提示有效控制 AI 模型输出的技能。
例如，自然语言处理 (NLP) 任务需要了解如何创建准确且定制的提示。
这项技能在工作场所也极其有价值。
考试中生成式人工智能的最新趋势和问题趋势
考试可能包括有关生成人工智能的最新技术和应用的问题。
尤其是检索增强生成 (RAG) 和 Amazon Bedrock 等服务正在引起人们的关注。
了解这些技术如何提高人工智能模型的准确性和效率非常重要。
此外，了解生成式人工智能在现实世界中的应用方式将使回答考试中的应用问题变得更加容易。
考生应特别关注的话题和主题
考试可能会特别涉及生成式人工智能、快速工程、训练和微调模型以及 AWS 服务的用例。
考生应重点研究这些主题。
您还需要注意细节，因为考试要求您区分选项之间的细微差别。