# 內容領域 2： GenAI 的基礎知識
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領域 2 涵蓋 GenAI 的基礎知識，佔考試計分內容的 24%。

**Topics**
+ [任務説明 2.1： 說明 GenAI 的基本概念。](#ai-practitioner-01-task2.1)
+ [任務説明 2.2： 了解 GenAI 解決商業問題的能力和限制。](#ai-practitioner-01-task2.2)
+ [任務説明 2.3： 描述用於建置 GenAI 應用程式的 AWS 基礎設施和技術。](#ai-practitioner-01-task2.3)

## 任務説明 2.1： 說明 GenAI 的基本概念。
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目標：
+ 定義基礎 GenAI 概念 (例如：字符、分成區塊、嵌入、向量、提示詞工程、轉換器型 LLM、基礎模型 [FM]、多模態模型、擴散模型)。
+ 識別 GenAI 模型的潛在使用案例 (例如：影像、影片和音訊產生；摘要；AI 助理；翻譯；程式碼生成；客戶服務代理程式；搜尋；推薦引擎)。
+ 描述基礎模型生命週期 (例如：資料選擇、模型選擇、預先訓練、微調、評估、部署、回饋)。

## 任務説明 2.2： 了解 GenAI 解決商業問題的能力和限制。
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目標：
+ 描述 GenAI 的優勢 (例如：適應能力、回應能力、簡易性)。
+ 識別 GenAI 解決方案的缺點 (例如：幻覺、可解釋性、不準確性、非確定性)。
+ 識別選取 GenAI 模型時需考量的因素 (例如：模型類型、效能要求、功能、限制、合規)。
+ 確定 GenAI 應用程式的商業價值和指標 (例如：跨網域效能、效率、轉換率、每位使用者平均收入、準確度、客戶終生價值)。

## 任務説明 2.3： 描述用於建置 GenAI 應用程式的 AWS 基礎設施和技術。
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目標：
+ 識別 AWS 服務和特徵以開發 GenAI 應用程式 (例如：Amazon SageMaker JumpStart、Amazon Bedrock PartyRock、Amazon Q、Amazon Bedrock Data Automation)。
+ 描述使用 AWS GenAI 服務建置應用程式的優勢 (例如：協助工具、降低門檻、效率、成本效益、上市速度、達成業務目標的能力)。
+ 描述 AWS 基礎設施對 GenAI 應用程式的好處 (例如：安全性、合規、責任、安全)。
+ 描述 AWS GenAI 服務的成本抵換 (例如：回應速度、可用性、備援、效能、區域涵蓋範圍、基於字符定價、佈建輸送量、自訂模型)。