本课程面向需要参加 Amazon Web Services Certified AI Practitioner (AIF-C01) 认证考试的技术人员，通过此课程的学习了解认证考试的流程，注意事项，有助于学员加强对认证考试范围内的知识点的理解与掌握，同时借助于对样题的分析和讲解，更好的了解与熟悉认证考试的难度系数和考试形式。
- 级别：中级
- 授课方式：数字化课程、视频和试题分析
- 持续时间：4.25 小时
课程目标
在本课程中，您将学习：
- 认证考试的介绍和考试注意事项
- AI 和 ML 的基础知识，AI 概念和术语，实际用例，开发生命周期
- 生成式 AI 的基础知识，生成式人工智能的基本概念，其在解决业务问题方面的能力和局限性，用于构建生成式 AI 应用程序的 AWS 基础设施和技术
- 基础模型的应用，使用基础模型的应用程序的设计注意事项，选择有效的提示工程技术，基础模型的训练和微调过程，评估基础模型性能的方法
- 负责任的 AI 指南，解释人工智能系统的发展是合乎道德和公平的，认识到透明和可解释的模型的重要性
- AI 解决方案的安全性、合规性和治理，保护 AI 系统的方法，AI 系统的治理和合规性法规
- 评估您在考试主题知识方面的差距以及确认您的备考情况
目标受众
本课程面向以下人群：
- 业务分析师、IT 支持、营销专业人员、产品或项目经理、业务线或 IT 经理、销售专业人员
- 在 AWS 上有长达 6 个月的 AI/ML 技术经验，熟悉但不一定在 AWS 上使用 AI/ML 技术构建解决方案的个人
- 正在为 Amazon Web Services Certified AI Practitioner (AIF-C01) 考试做准备
先决条件
我们建议学员在参加本课程之前先学习以下课程（或类似课程）：
- Gen AI Fundamental for Business Professionals
- Generative AI for Executives
课程大纲
模块 1：认证考试介绍
第 1 节：AWS 认证简介
- AWS 认证的分类
第 2 节：认证考试简介
- 考试形式
- 考试时长
- 考试通过分数
- 考试注意事项
模块 2：AI 和 ML 的基础知识
第 1 节：重要知识点回顾
- 基本的 AI 概念和术语
- 确定 AI 的实际用例
- 描述 ML 开发生命周期
第 2 节：样题讲解
模块 3：生成式 AI 的基础知识
第 1 节：重要知识点回顾
- 解释生成式人工智能的基本概念。
- 了解生成式 AI 在解决业务问题方面的能力和局限性。
- 描述用于构建生成式 AI 应用程序的 AWS 基础设施和技术。
第 2 节：样题讲解
模块 4：基础模型的应用
第 1 节：重要知识点回顾
- 描述使用基础模型的应用程序的设计注意事项
- 选择有效的提示工程技术
- 描述基础模型的训练和微调过程
- 描述评估基础模型性能的方法
第 2 节：样题讲解
模块 5：负责任的 AI 指南
第 1 节：重要知识点回顾
- 解释人工智能系统的发展是合乎道德和公平的
- 认识到透明和可解释的模型的重要性
第 2 节：样题讲解
模块 6：AI 解决方案的安全性、合规性和治理
第 1 节：重要知识点回顾
- 解释保护 AI 系统的方法
- 了解 AI 系统的治理和合规性法规
第 2 节：样题讲解
