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AWS AIF Beta合格記(2024/8/28投稿)

Last updated at Posted at 2024-08-28

はじめに

この度AWS Certified AI Practitioner(AIF)を受験してきましたので、勉強した内容と受験した感想を書いておきます。

※試験内容には言及できないので、本記事では勉強方法や受験した感想が中心となります

余談

初っぱなから余談ですが、試験名の略称がCertmetricsだと「AI1-C01」で、試験ガイドだと「AIF-C01」だったので、最初どっちで呼称すれば良いか混乱してました。
本記事では試験ガイドの「AIF」で進めます。

  • CertMetrics
    image.png

  • 試験ガイド
    image.png

前提

  • AI/ML領域はサービスを少し触った程度でがっつり実務で利用した経験はないです
  • AWS認定は全て取っています(詳細はこちら)
  • AZ-900/DP-900/AI-900/AZ-104/AZ-204/AZ-700/AZ-305/AZ-500/DP-203は取得済み
  • Google Cloud認定はMLとWorkspaceを除いた9つ取ってます

AWS Certified AI Practitioner(AIF)とは

概要

「AWS Certified AI Practitioner」とは、2024年8月27日からベータ試験の提供が開始された、AI関連の新しいAWS認定試験になります。

試験ガイドでは以下のように説明されています。
試験名にはAIがありますが、内容的にはML知識も問われる試験となっているようです。

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験は、特定の職務に関係なく、AI/ML、 生成 AI テクノロジー、関連する AWS のサービスとツールに関する総合的な知識を 効果的に実証できる個人を対象としています。
また、次のタスクについての能力も検証します。
• 一般的な、また AWS 上での、AI、ML、生成 AI の概念、手法、戦略を理解 する。
• AI/ML と生成 AI テクノロジーの適切な使用を理解し、受験者の組織内で関連 する質問を行う。
• 特定のユースケースへの適用に適した AI/ML テクノロジーの種類を見極める。
• AI、ML、生成 AI テクノロジーを責任を持って使用する。

試験期間

DEA試験の時は提供開始したタイミングでベータ試験期間も公開されていましたが、今回のAIF/MLA認定試験では期間までは公開されていません。(見落としていればどなたかご指摘ください)
ただ、これまでのベータ試験とは違って5営業日以内に結果が出るようです。
今回は午前中に受験して、当日の19時に結果が出てました。

image.png

対象言語

2024年8月末時点では英語と日本語で提供されています。
今まではベータ試験といえば英語だけでしたが、今回は日本語でも受験できるようになっていました。
英語が得意ではない自分からしたらありがたい限りです。

試験時間・問題数・料金

ベータ試験なので、試験時間や問題数も通常とは異なります。
試験時間と問題数は増えていて、その代わり受験費用が少し安くなっています。

AIF

  • 試験時間:120分
  • 試験問題:85問
  • 受験費用:$75 / 10,000円

CLF

  • 試験時間:90分
  • 試験問題:65問
  • 受験費用:$100 / 15,000円

学習内容

AWS Skill Builder

自分の学習方法として、最初に問題を解いてみてから不足してそうな箇所を学んでいくスタンスなので、まずは公式の模擬問題を解いてみました。

まったく勉強していない状態だと若干難しく感じましたが、それでも1回目で半分以上、2回目では80%以上取れるので、そこまで難易度は高くないと感じました。(主観です)
ただ、解説に貼ってあるドキュメントのリンクはかなり参考になったので、最低限目を通しておいたほうが良かったです。

あとは以下の試験ガイドに出てきているサービス/機能は最低限何ができるのかは知っておいたほうが良いです。

ガイドには付録として「範囲内の AWS のサービスと機能」の項目がありますが、個人的にはガイドの概要(タスクステートメントの部分)に記載されているサービス/機能名の部分も覚えていて損はなかったです。

参考までに、以下に2024年8月28日時点で確認したガイドの概要に出てきているサービス/機能名+αを貼ります。
こちらを見ていただくと、付録には記載されていないものも含まれているのがわかるかと思います。

  • Amazon EC2
  • Amazon S3
  • AWS Lambda
  • Amazon SageMaker
  • AWS IAM
  • Amazon Transcribe
  • Amazon Translate
  • Amazon Comprehend
  • Amazon Lex
  • Amazon Polly
  • Amazon SageMaker Data Wrangler
  • Amazon SageMaker Feature Store
  • Amazon SageMaker Model Monitor
  • Amazon SageMaker Model Cards
  • Amazon SageMaker JumpStart
  • Amazon SageMaker Clarify
  • Amazon Bedrock
  • Partyrock
  • Amazon Bedrock Playground
  • Amazon Q
  • Amazon OpenSearch Service
  • Amazon Aurora
  • Amazon Neptune
  • Amazon DocumentDB
  • Amazon RDS for PostgreSQL
  • Amazon Augmented AI
  • Amazon Macie
  • AWS PrivateLink
  • AWS Config
  • Amazon Inspector
  • AWS Audit Manager
  • AWS Artifact
  • AWS CloudTrail
  • AWS Trusted Advisor

分野が分野なので経験やベース知識がないと難しくは感じますが、そうはいってもFoundationalカテゴリの試験なので、そこまで深く突っ込まれることはあまりないです。
ただ、AWS関係なくAI/MLにおける概念や用語なども出題対象となっているので、MLSの受験経験がなく、これからAIFを受験されるという方はそのあたりの学習も必要だと思います。

AI系ならBedrockドキュメントの以下部分などに用語や概念などの説明も少し書かれていたりしますし、

ML系なら以下の本が概念/用語理解に役に立ちました。(MLSの時に購入してました)
尚、こちらの本はMLAでも役に立ったので、AI/MLがはじめてというかたにオススメです。

Udemy

AWS Skill Builder以外には、以下のUdemy講座を購入して実施してみました。

問題的には試験問題と類似したものは特にないのですが、ガイドに書かれているサービス/機能がある程度網羅されていたり、用語や概念について問う問題もあるので、知識整理にはちょうど良かったです。

受験した感想

わかってはいましたが、思ったよりも難しかったです。
AI/ML系の試験とはいってもBedrockとSageMakerだけではなく、試験ガイドに書かれているようにセキュリティやデータの保存方法なども含まれているので、そのあたりの問題に助けられた気がします。

受験結果

超ギリギリでしたが合格でした。
image.png

おわりに

というわけで無事14冠になりました。
もう一つの新試験である「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」も同日受験してQiitaに書いているので、もし良ければそちらもご覧ください。

この記事がどなたかの参考になれば幸いです。

参考URL

全部ではないですが、最後に自分が受験までに確認した参考リンクを覚えている限りで貼っておきます。

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deploy-model.html
https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/best-practices-to-build-generative-ai-applications-on-aws/
https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/feature-engineering.html
https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/data-collection.html
https://aws.amazon.com/jp/what-is/reinforcement-learning/
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-llms-finetuning-metrics.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-fine-tuning.html
https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation/
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-a-prompt.html#few-shot-prompting-vs-zero-shot-prompting
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-prompt-engineering.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-prompt-engineering.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/role-manager.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-cards.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-dashboard.html
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor.html

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