Dominio del contenuto 2: Fondamenti di GenAI
Il dominio 2 tratta i principi fondamentali dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e rappresenta il 24% dei contenuti a punteggio dell'esame.
Attività
Obiettivo 2.1: Spiegazione dei concetti di base della GenAI
Obiettivi:
Definire i concetti fondamentali della GenAI (ad esempio, token, chunking, embedding, vettori, progettazione dei prompt, LLM basati su trasformatore, modelli di fondazione, modelli multimodali e modelli di diffusione).
Identificare i potenziali casi d'uso per i modelli di GenAI (ad esempio, generazione di immagini, video e audio, sintesi, assistenti di IA, traduzione, generazione di codice, agenti per il servizio clienti, ricerche e motori di suggerimenti).
Descrivere il ciclo di vita dei modelli di fondazione (ad esempio, selezione dei dati, selezione dei modelli, pre-addestramento, fine-tuning, valutazione, implementazione e feedback).
Obiettivo 2.2: Comprensione delle funzionalità e dei limiti delle applicazioni di GenAI per risolvere i problemi aziendali
Obiettivi:
Descrivere i vantaggi delle soluzioni di GenAI (ad esempio, adattabilità, reattività e semplicità).
Identificare gli svantaggi delle soluzioni di GenAI (ad esempio, allucinazioni, interpretabilità, imprecisione e non determinismo).
Identificare i fattori da considerare per la selezione dei modelli di GenAI (ad esempio, tipi di modello, requisiti prestazionali, capacità, vincoli e conformità).
Determinare le metriche e il valore di business per le applicazioni di GenAI (ad esempio, prestazioni multidominio, efficienza, tasso di conversione, ricavi medi per utente, accuratezza e valore medio del cliente).
Obiettivo 2.3: Descrizione dell'infrastruttura e delle tecnologie AWS per la creazione di applicazioni di GenAI
Obiettivi:
Identificare i servizi e le funzionalità AWS per sviluppare applicazioni di GenAI (ad esempio, Amazon SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock PartyRock, Amazon Q e Amazon Bedrock Data Automation).
Descrivere i vantaggi dell'utilizzo dei servizi di GenAI AWS per creare applicazioni (ad esempio, accessibilità, barriere all'ingresso ridotte, efficienza, convenienza, time-to-market ridotto e capacità di raggiungere gli obiettivi aziendali).
Descrivere i vantaggi dell'infrastruttura AWS per le applicazioni di GenAI (ad esempio, sicurezza, conformità e responsabilità).
Descrivere i compromessi di costo dei servizi di GenAI AWS (ad esempio, reattività, disponibilità, ridondanza, prestazioni, copertura regionale, determinazione dei prezzi basata su token, throughput di provisioning e modelli personalizzati).
