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【体験記&勉強メモ】AWS認定AIプラクティショナー試験(AIF-C01)

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はじめに

AWS認定AIプラクティショナー試験(AIF-C01) は、AWSが提供するAIの認定試験です。
2024年10月に正式に試験が始まりました。プラクティショナーはAWSの認定試験の中でも一番初歩的なレベルのもので、非エンジニアも対象としています。

試験時間は90分、問題数は65問、だいたい7割正解すれば合格となります。なお65問の中には採点されない問題も紛れているようです。試験を受ける費用は16500円(税込)です。日本語で受験できます。

主に、人工知能(AI)、機械学習(ML)、生成AIに関する問題が出題されます。AWSのサービスだけでなく、一般的なAI、MLに関する問題も出題されます。

勉強方法

どんな問題がでるかを確認するため、AWS Skill Builderに用意されている模擬テストをやりました。こちらは日本語で受けられて20問あります。

他に無料で受けられるコンテンツがないか探したところ、以下のコースを見つけました。
こちらは普通に勉強すると18時間以上かかるコースで英語のみですが、テキストや動画コンテンツは飛ばして、Knowledge Checkの問題のみやりました。

また、Kindle unlimited対象だった問題集 をやりました。
5日ほどかけて2周やり、ほぼ正答率100%まで持っていきました。
問題と解答でページが分かれてるし、間違えた問題は付箋を付けて見直せるのでKindleでの勉強はかなりやりやすいです。

トータルの勉強時間は8時間程度だと思います。

試験申し込み

試験のスケジュールを立てるのページから試験の予約ができます。
ログインにはAWS Builder IDを作成する必要があります(Amazon.co.jpのアカウントや、AWSのrootアカウントとは別です)
最短で翌日の試験から申し込めます。

受験

休日午前のテストだったのですが、テストセンターは英検のCBTテストなども開催されているようでかなり混雑していました。
試験の部屋に入室する前に、持ち物チェックでポケットの中や、パーカーのフードの中など結構厳密にチェックされました。

入室して、いくつかの項目に同意するとテストが始まります。
90分ですが、見直しも含めて45分程度で終わったと思います。
Kindle問題集では登場しなかったワード(Amazon Qなど)も設問に結構出てきて、答えに迷う場面が多かったです。

試験を受けてすぐに結果が出るのかと思ったら、24時間以内にメールで送られてくるとのことでした。
(数年前にAWSの試験を受けたときは、その場で結果が出てきた記憶がある)

結果

試験を受けた当日の20時過ぎに結果がメールできました。
結果は :tada:合格:tada: です。

スクリーンショット 2025-02-25 063702.png

はじめは試験用に勉強しなくても受かる自信があったのですが、スコアは思ったより良くなかったので勉強してよかったです。

勉強キーワード

以下に勉強した内容のキーワードをまとめておきます。
これらについて、自分で説明できるくらいになれば合格に近づけると思います。

第1分野:AIとMLの基礎

  • 機械学習(マシンラーニング)
    • 教師あり学習
      • 回帰・分類
      • 例:スパムメール判別
    • 教師なし学習
      • 次元削減・クラスタリング
      • 例:クレカの不正取引(異常検知)
    • 強化学習
    • ニューラルネットワーク
      • 入力層→中間層→出力層
      • RNN(時系列データ・文章データ)、CNN(画像認識)
    • パイプライン
      • データ収集→前処理→特徴量エンジニアリング→学習→テスト→評価
    • 特徴量エンジニアリング
      • One-Hotエンコーディング、ビン分割、欠損処理
    • 分類モデル
      • 混同行列・F1スコア
    • 文章生成モデル
      • ROUGE(要約)・BLEU(翻訳)・BERTScore
  • Sagemakerシリーズ
    • Studio
    • Data Wrangler
    • Clarify
    • Model Monitor
    • Model Cards
    • Feature Store
    • Serverless推論
    • JumpStart
    • Autopilot
    • Canvas
  • 深層学習(ディープラーニング)
  • 自然言語処理(NLP)
    • 機械翻訳、感情分析、テキスト要約、
    • 固有表現抽出(NER)
    • インテリジェントドキュメント処理(IDP)
  • オーバーフィッティング(過学習)、アンダーフィッティング(学習不足)
  • ハイパーパラメータ
    • 学習率、学習減衰率、エポック数、ミニバッチサイズ

第2分野:生成AIの基礎

  • 生成AI
    • 巨大なニューラルネットワーク(LLM)
    • プロンプト(命令文)
    • トークン(単語)
    • ランダム性と多様性パラメータ
      • Top K、Top P、温度
    • Amazon Bedrock
    • Amazon Q
  • ユースケース
    • チャットボット、文章要約、コード生成、画像生成

第3分野:基盤モデルの応用

  • マルチモーダル
    • テキスト、画像、音声
  • プロンプトエンジニアリング
    • Few-Shot Learning(例あり)
    • Zero-Shot Learning(例なし)
  • RAG(Retrieval-Augumented Generation:検索拡張生成)
  • ファインチューニング

第4分野:責任あるAIに関するガイドライン

第5分野: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

参考

試験ガイド

https://zenn.dev/issy/scraps/9fbf4635b8c1b4
https://qiita.com/kikuziro/items/9591b5dd9425acf04144

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