Amazon Web Services (AWS) が提供するこの基礎レベルのコースでは、AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験の準備状況を評価する方法を学びます。AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験では、AI、機械学習 (ML)、生成 AI の概念とユースケースに関する需要の高い知識を検証します。
試験のトピックの分野と、その分野が Developing on AWS や特定の学習範囲とどのように関連しているかを調べて、試験に向けて準備します。ドメインごとにグループ化された各タスクステートメントから、トピックおよび概念の理解度を測定します。ハンズオンラボの演習と試験形式の問題の解説を活用して知識を深め、学習ギャップを特定します。試験形式の問題を復習するインストラククターの指示に従います。不正解の選択肢を見分けるための試験対策を学びます。その後、公式事前テストを受けて、試験対策ができているかを見極めます。
試験準備強化コースは、自信を持って試験の準備をするための 4 つのステップからなるプランのうちの 1 ステップです。包括的な 4 つのステッププランのリソースにアクセスするには、Enhanced Exam Prep Plan: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) に登録してください。このプランには、動画、ハンズオンラボ、体験学習、追加の試験形式問題、事前テスト、フラッシュカードが含まれます。AWS Skill Builder に既にログインしている場合は、このリンクバージョンを使用してプランにアクセスしてください。
AWS は、継続的な開発の一環として、サービスと機能を更新し、場合によっては廃止します。試験準備の内容は定期的に更新されますが、コースが AWS サービスの最新状況を反映していない場合があります。現在利用できるサービスや機能に関する最も正確で新しい情報については、最新の AWS ドキュメントとお知らせを確認することをお勧めします。
2024 年後半、AWS は、このコースで扱われるサービスや機能のいくつかを含め、新規のお客様に対して、一部のサービスや機能の提供を停止することを発表しました。これには、AWS Cloud9 と Amazon Forecast が該当します。次回のコース更新では、関連するリファレンスを削除します。
コースレベル: 基礎
所要時間: 14.5 時間
アクティビティ
このコースには以下が含まれています。
• エキスパートインストラクターがプレゼンテーションを行い、試験形式の問題について説明する動画。
• スキルの準備状況を確認するハンズオン演習 (Builder Labs)。
• AWS 認定試験と同じ形式で作成された公式練習問題 (問題集、ボーナス問題、公式事前テスト)。すべての問題には、試験対策に役立つ詳細なフィードバックと推奨リソースが用意されています。
コースの目標
このコースでは、以下の内容を実施します。
1. AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験で出題される知識を理解する。
2. 試験のトピックと自分の知識とのギャップを理解する。
3. 試験対策状況を確認する。
コースの対象者
このコースは、以下の方を対象としています。
1. AWS の AI と機械学習のテクノロジーの使用経験が 6 か月あること。
2. AWS の AI と機械学習のテクノロジーを使用するソリューションに精通している。ただし、必ずしも構築している必要はない。
3. AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験の準備をしている。
前提条件
AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験の前提条件です。
推奨される AWS に関する知識
以下の知識があることを前提条件とします。
• AWS の主要なサービス (Amazon EC2、Amazon S3、AWS Lambda、Amazon SageMaker など) と、AWS の主要サービスのユースケースに関する知識
• AWS クラウドのセキュリティとコンプライアンスに関する AWS 責任共有モデルについての知識
• AWS リソースへのアクセスを保護および制御するための AWS Identity and Access Management (IAM) に関する知識
• AWS リージョン、アベイラビリティーゾーン、エッジロケーションの概念を含む、AWS グローバルインフラストラクチャに関する知識
• AWS のサービス料金モデルに関する知識
推奨コース
受験前に特定のトレーニングを受ける必要はありませんが、このコースを受講するにあたって、以下のコース (または類似コース) を事前に受講されることをお勧めします。
• Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (1 時間)
• Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (1 時間)
• Responsible Artificial Intelligence Practices (1 時間)
• Developing Machine Learning Solutions (1 時間)
• Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (1 時間)
• Essentials of Prompt Engineering (1 時間)
• Optimizing Foundation Models (1 時間)
• Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (1 時間)
• Generative AI for Executives (15 分)
• Amazon Q Business Getting Started (45 分)
• Amazon Bedrock Getting Started (1 時間)
• Getting Started with Amazon Comprehend: Custom Classification (1 時間 15 分)
• Build a Question-Answering Bot Using Generative AI (1 時間 30 分)
これらのコースに登録するにあたって、試験準備強化コースである AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) に登録することをお勧めします。
コースの概要
モジュール 1: 試験形式の問題で試験について知る
• AWS Certified AI Practitioner の紹介
• 試験ガイド: AWS Certified AI Practitioner
• 試験形式の問題の概要
• 公式練習問題集: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
モジュール 2: AWS の知識とスキルを再確認する
• AWS トレーニングにおける推奨事項
• ホワイトペーパーとよくある質問
モジュール 3: 復習と演習
分野 1: AI と機械学習の基礎
• コースの紹介
• タスクステートメント 1.1: AI の基本的な概念と用語を説明する
• タスクステートメント 1.2: AI の実践的なユースケースを特定する
• タスクステートメント 1.3: 機械学習開発ライフサイクルについて説明する
• 問題の解説
• ラボの評価: Amazon Textract と Amazon Polly を使用してドキュメントの処理を合理化する
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 2: 生成 AI の基礎
• コースの紹介
• タスクステートメント 2.1: 生成 AI の基本概念を説明する
• タスクステートメント 2.2: ビジネス上の問題を解決するための生成 AI の機能と制限を理解する
• タスクステートメント 2.3: 生成 AI アプリケーションを構築するための AWS インフラストラクチャとテクノロジーについて説明する
• 問題の解説
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 3: 基盤モデルの応用
• コースの紹介
• タスクステートメント 3.1: 基盤モデルを使用するアプリケーションの設計上の考慮事項を説明する
• タスクステートメント 3.2: 効果的なプロンプトエンジニアリング手法を選択する
• タスクステートメント 3.3: 基盤モデルのトレーニングとファインチューニングのプロセスを説明する
• タスクステートメント 3.4: 基盤モデルのパフォーマンスを評価する方法を説明する
• 問題の解説
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 4: 責任ある AI のガイドライン
• コースの紹介
• タスクステートメント 4.1: 責任ある AI システムの開発について説明する
• タスクステートメント 4.2: 透明性と説明可能性があるモデルの重要性を認識する
• 問題の解説
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 5: AI ソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス
• コースの紹介
• タスクステートメント 5.1: AI システムを保護する方法を説明する
• タスクステートメント 5.2: AI システムのガバナンスとコンプライアンスの規制について理解する
• 問題の解説
• ラボの評価: Macie と AWS KMS を使用して Amazon S3 内のデータを保護する
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
モジュール 4: 試験準備状況を評価する
• コースの紹介
• 概要と説明: 公式事前テスト
• 公式事前テスト: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
