콘텐츠 도메인 2: GenAI의 기초
도메인 2는 GenAI의 기초를 다루며 시험에서 채점되는 콘텐츠의 24%를 차지합니다.
작업
작업 설명 2.1: GenAI의 기본 개념 설명
목표:
GenAI의 기본적인 개념 설명(예: 토큰, 청킹, 임베딩, 벡터, 프롬프트 엔지니어링, 트랜스포머 기반 LLM, 파운데이션 모델(FM), 멀티모달 모델, 확산 모델)
GenAI 모델의 잠재적 사용 사례 파악(예: 이미지, 비디오 및 오디오 생성, 요약, AI 어시스턴트, 번역, 코드 생성, 고객 서비스 에이전트, 검색, 추천 엔진)
파운데이션 모델 수명 주기 설명(예: 데이터 선택, 모델 선택, 사전 훈련, 미세 조정, 평가, 배포, 피드백)
작업 설명 2.2: 비즈니스 문제 해결을 위한 GenAI의 기능과 한계 이해
목표:
GenAI의 장점 설명(예: 적응성, 반응성, 단순성)
GenAI 솔루션의 단점 파악(예: 할루시네이션, 해석 가능성, 부정확성, 비결정성)
GenAI 모델을 선택할 때 고려할 요소 파악(예: 모델 유형, 성능 요구 사항, 기능, 제약 조건, 규정 준수)
GenAI 애플리케이션의 비즈니스 가치와 지표 결정(예: 크로스 도메인 성능, 효율성, 전환율, 사용자당 평균 수익, 정확도, 고객 평생 가치)
작업 설명 2.3: GenAI 애플리케이션을 구축하기 위한 AWS 인프라 및 기술 설명
목표:
GenAI 애플리케이션 개발을 위한 AWS 서비스 및 기능 파악(예: Amazon SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock PartyRock, Amazon Q, Amazon Bedrock Data Automation)
AWS GenAI 서비스를 사용하여 애플리케이션을 구축할 때의 이점 설명(예: 접근성, 낮은 진입 장벽, 효율성, 비용 효과, 출시 소요 시간, 비즈니스 목표 달성 능력)
GenAI 애플리케이션을 위한 AWS 인프라의 이점 설명(예: 보안, 규정 준수, 책임, 안전)
AWS GenAI 서비스의 비용 절충점 설명(예: 응답성, 가용성, 중복성, 성능, 리전 적용 범위, 토큰 기반 요금, 프로비저닝 처리량, 사용자 지정 모델)
