NS0-901 題庫下載｜NetApp Certified AI Expert Exam 考古題與模擬試題 - KaozhengPro考證寶
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題庫版本：PDF + 模擬考試軟體
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NS0-901 – NetApp 認證 AI 專家考試由 NetApp 發佈，旨在評估考生在 AI 系統架構、AI 生命週期管理、AI 硬體與軟體平台整合，以及 NetApp 工具在 AI 資料處理中的應用能力。
考試基本資訊
考試代碼： NS0-901
考試名稱： NetApp 認證 AI 專家考試 (NetApp Certified AI Expert Exam)
認證名稱： NetApp 認證 AI 專家 (NetApp Certified AI Expert)
發佈機構： NetApp
考試語言： 英語
考試形式： 電腦化考試（Pearson VUE 考試中心或線上）
考試時長： 90 分鐘
最後更新： 2025-10
考試目標受眾
本考試適用於希望掌握 AI 工作負載基礎設施設計與部署的系統架構師、AI 工程師、技術銷售工程師、資料平台專家、DevOps 工程師，以及 NetApp 合作夥伴技術顧問等。
先決條件與推薦技能
建議考生具備以下能力或背景：
理解機器學習、深度學習與生成式 AI 的核心概念和生命週期
熟悉主流 AI 框架與平台（如 PyTorch、TensorFlow、MLflow、Kubeflow、Azure ML、AWS SageMaker 等）
瞭解資料準備、訓練、推論過程的技術實現和儲存需求
熟悉 NetApp 資料平台、儲存架構及 BlueXP 工具集（如 Classification, CopySync, GenAI Toolkit）
理解 AI 對高效能運算架構（如 GPU、InfiniBand、RDMA、資料湖）的依賴
知識點範圍
1. AI 概述 (15%)
AI、ML、DL 的核心概念及彼此區別
訓練、推論與預測流程
各類演算法（監督、非監督、強化學習）及應用場景
產業中的 AI 應用（數位分身、醫療、語言模型等）
AI 與 HPC、分析型平台的融合趨勢
AI 工作負載的本地、雲端、邊緣部署方案
2. AI 生命週期管理 (27%)
生成式 AI 相對於預測型 AI 的概念與部署要求
AI 資料準備、清理、建模、訓練、微調、推論等完整流程
使用 NetApp 工具（如 BlueXP 分類、XCP、CopySync）進行資料處理
推論場景中的優化技術（如模型載入、RAG、agent）
私有資料與模型安全性整合方式（如 GenAI Toolkit）
3. AI 軟體架構 (18%)
主要 AI 平台架構（如 AWS SageMaker、Azure ML、Vertex AI、RunAI、Domino）
Jupyter Notebook 與 pipeline 工具的角色對比
NetApp DataOps 工具集的架構部署與使用方法
在 Kubernetes 環境下使用 NetApp Trident 進行儲存編排
資料聚合結構（資料湖、Lakehouse）與模型存取優化策略
4. AI 硬體架構 (18%)
AI 訓練/推論對運算資源（CPU/GPU/TPU）、網路架構（InfiniBand）與儲存架構的需求
NetApp 儲存系統（C-Series、A-Series、StorageGRID 等）與 AI 整合方式
平行檔案系統、物件儲存、分層資料存取策略在 AI 場景下的使用
特定部署架構（如 SuperPOD、BasePod）支援大規模 AI 應用
5. AI 常見挑戰與應對 (22%)
儲存頻寬、GPU 利用率、資料存取瓶頸等性能問題的識別與優化
資料與模型的版本管理、可追蹤性與快照功能
安全性： 資料隔離、防篡改、防勒索等
儲存成本控制（如資料分層、壓縮、精簡配置）
NetApp 工具在資料同步、分發、遷移中的高效使用
