Domínio do conteúdo 2: Fundamentos de IA generativa
O domínio 2 abrange os fundamentos da IA generativa e representa 24% do conteúdo pontuado no exame.
Declaração de tarefa 2.1: Explicar os conceitos básicos de IA generativa.
Objetivos:
Definir os conceitos fundamentais de IA generativa (por exemplo, tokens, fragmentação, incorporações, vetores, engenharia de prompts, LLMs baseados em transformadores, modelos de base [FMs], modelos multimodais e modelos de difusão).
Identificar possíveis casos de uso para modelos de IA generativa (por exemplo, geração de imagem, áudio e vídeo; resumo; assistentes de IA; tradução; geração de código; atendentes de suporte ao cliente; pesquisa; e mecanismos de recomendação).
Descrever o ciclo de vida do modelo de base (por exemplo, seleção de dados, seleção de modelos, pré-treinamento, ajuste fino, avaliação, implantação e feedback).
Declaração de tarefa 2.2: Entender os recursos e as limitações da IA generativa para resolver problemas empresariais.
Objetivos:
Descrever as vantagens da IA generativa (por exemplo, adaptabilidade, capacidade de resposta e simplicidade).
Identificar as desvantagens das soluções de IA generativa (por exemplo, alucinações, interpretabilidade, imprecisão e não determinismo).
Identificar os fatores a serem considerados ao selecionar modelos de IA generativa (por exemplo, tipos de modelos, requisitos de desempenho, recursos, restrições e conformidade).
Determinar o valor comercial e as métricas para aplicações de IA generativa (por exemplo, desempenho entre domínios, eficiência, taxa de conversão, receita média por usuário, acurácia e valor da vida útil do cliente).
Declaração de tarefa 2.3: Descrever a infraestrutura e as tecnologias da AWS para criar aplicações de IA generativa.
Objetivos:
Identificar os serviços e recursos da AWS para desenvolver aplicações de IA generativa (por exemplo, Amazon SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock PartyRock, Amazon Q, Amazon Bedrock Data Automation).
Descrever as vantagens de usar os serviços de IA generativa da AWS para criar aplicações (por exemplo, acessibilidade, menor barreira de entrada, eficiência, custo-benefício, velocidade de comercialização e capacidade de atingir os objetivos empresariais).
Descrever os benefícios da infraestrutura da AWS para aplicações de IA generativa (por exemplo, proteção, conformidade, responsabilidade e segurança).
Descrever as compensações de custos dos serviços de IA generativa da AWS (por exemplo, capacidade de resposta, disponibilidade, redundância, desempenho, cobertura regional, preços baseados em tokens, throughput de provisão e modelos personalizados).
