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Examen de Práctica AWS AI Practitioner (AIF-C01)

Certificación fundacional de IA que cubre los servicios AWS AI/ML y conceptos de IA generativa. No se requiere experiencia técnica previa.

El examen de un vistazo

Duración del examen
90 minutos
Preguntas del examen
65
Puntuación de aprobación
700/1000
Validez
3 años
Preguntas de práctica en CloudMasterIT
475

Dominios del examen y su ponderación

  • Fundamentos de IA y ML — 20%

    Conceptos de ML, Resumen de Servicios IA, Pipeline de ML, Amazon SageMaker

  • Fundamentos de IA Generativa — 24%

    Modelos Fundacionales, Amazon Bedrock, Ingeniería de Prompts, Fundamentos de LLM

  • Aplicaciones de Modelos Fundacionales — 28%

    RAG, Amazon Bedrock Agents, Ajuste Fino, Multimodal

  • Directrices para IA Responsable — 14%

    Sesgo y Equidad, Transparencia, Gobernanza, AWS AI Service Cards

  • Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza para IA — 14%

    IAM, Amazon Macie, Cumplimiento AWS, Seguridad VPC

Tres formas de estudiar

  • Modo prácticaConsulta la explicación justo después de cada respuesta para aprender sobre la marcha.
  • Modo estudioRepasa preguntas y explicaciones a tu propio ritmo, sin temporizador.
  • Modo examenUn set cronometrado y aleatorio que simula las condiciones reales del examen.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas preguntas tiene el examen AIF-C01?

El examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) consta de 65 preguntas y tiene un límite de 90 minutos.

¿Cuál es la puntuación de aprobación de AIF-C01?

La puntuación de aprobación del examen AIF-C01 es de 700 sobre 1000.

¿El examen de práctica de AIF-C01 es gratis?

El conjunto de muestra de AIF-C01 (20 preguntas con explicaciones completas) es gratuito. El banco completo de más de 470 preguntas está disponible con una suscripción a CloudMasterIT.

¿Cuánto tiempo es válida la certificación AIF-C01?

La certificación AIF-C01 es válida durante 3 años después de aprobar. Después se requiere recertificación.

Guías de estudio

  • AWS Certified AI Practitioner: Guía Completa de Preparación para el Examen
  • Conceptos Fundamentales de IA y ML
  • Ciclo de vida del desarrollo ML
  • IA, ML y Deep Learning
  • Ciclo de Vida del Proyecto ML y Ajuste de Hiperparámetros
  • Aprendizaje por Refuerzo, RLHF y Métricas de Evaluación
  • Guía oficial del examen

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