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AWS · AIP-C01 · Advanced

AWS Certified Generative AI Developer - Professional

Valida a capacidade de integrar foundation models em aplicações e implementar soluções GenAI usando tecnologias AWS, incluindo Amazon Bedrock, SageMaker AI e padrões de IA agêntica. 65+ questões práticas com IA e explicações. Teste grátis, garantia de aprovação.

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7 dias de teste grátis, sem cartão de crédito

65 Questões
180min Limite de tempo
750/ 1000 Nota para passar
$300 Taxa do exame

Visão geral

Sobre o exame

A AWS Certified Generative AI Developer – Professional valida expertise avançada em construir, implantar e otimizar aplicações de IA generativa de nível produção na AWS. Ela abrange design de soluções usando foundation models, implementação de IA generativa com Amazon Bedrock e SageMaker, arquiteturas de retrieval-augmented generation, integração de API e segurança e governança para sistemas de IA.

Esta certificação é destinada a desenvolvedores e arquitetos com pelo menos um ano de experiência prática implementando soluções de IA generativa na AWS. Ela é distinta da AIF-C01 fundamental, focando na implementação prática de aplicações de IA generativa usando serviços AWS.

Domínios

O que cai no exame

O exame consiste em 75 questões (65 pontuadas, 10 não pontuadas) em 180 minutos, apresentando questões de múltipla escolha e múltipla resposta. As questões são profundamente baseadas em cenários, cobrindo integração com Bedrock, design de arquitetura RAG, customização de modelos e padrões de implantação em produção. Reserve 2,4 minutos por questão e gerencie o tempo cuidadosamente.

Foundation Model Integration, Data Management, and Compliance 31%
Implementation and Integration 26%
AI Safety, Security, and Governance 20%
Operational Efficiency and Optimization for GenAI Applications 12%
Testing, Validation, and Troubleshooting 11%

Formato

O que esperar

multiple choice
65%
multiple response
35%

Atenção

Onde os candidatos erram

Este exame de nível profissional exige experiência prática na implementação de IA generativa. Os candidatos devem ir além do entendimento conceitual para demonstrar capacidade prática de construir, otimizar e proteger sistemas de IA generativa em produção.

  1. 01
    Configuração do Bedrock — Não compreender seleção de modelos do Bedrock, parâmetros de inferência, configuração de guardrails e integração de knowledge base para diferentes casos de uso de IA generativa.
  2. 02
    Arquitetura RAG — Não compreender seleção de vector store, escolha de modelos de embedding, estratégias de chunking e design de pipeline de recuperação para geração aumentada por recuperação.
  3. 03
    Customização de Modelos — Confundir quando usar engenharia de prompts, fine-tuning, pré-treinamento contínuo ou destilação para diferentes requisitos de customização de modelos.
  4. 04
    Gestão de Custos — Não compreender precificação baseada em tokens, throughput provisionado, trade-offs de seleção de modelos e estratégias de cache para otimizar custos de IA generativa.
  5. 05
    Governança de IA — Ignorar guardrails, filtragem de conteúdo, tratamento de PII e requisitos de log de auditoria para aplicações de IA generativa em produção.

Detalhes

Logística do exame

Entregue via Pearson VUE online ou em centros de teste. Disponível em inglês e japonês; idiomas adicionais podem ser incluídos ao longo do tempo. A certificação é válida por 3 anos, com renovação por meio de exames de recertificação.

Modalidade Centro de testes Pearson VUE ou exame supervisionado online
Política de repetição Período de espera de 14 dias entre tentativas, sem limite de número total de tentativas
Validade 3 anos
Oportunidades de carreira Desenvolvedor de IA generativa, arquiteto de soluções de IA, engenheiro de plataforma de ML e cargos de engenheiro de software sênior construindo aplicações de IA generativa em produção na AWS
Renovação Passar em um exame de recertificação antes da data de expiração de 3 anos. As certificações de nível profissional também renovam todas as certificações de nível associate
Tempo de estudo ~75 horas
Guia oficial Ver no site do fornecedor

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