AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）の受験記になります。
自己紹介
- 総合電機メーカー 入社４年目
- 最近はIoT CoreやGreengrassを使った組み込みソフトウェア開発がメイン
- AWS歴 3年
- 好きなサービス Lambda
- 取得済みAWS認定 CLF, SAA, SOP, DVA, DOP, SAP, ANS, DEA（取得順）
受験のきっかけ
1年に4つペースでAWS認定を取得しており、今年で取りきる予定。残りの4つがMLA、MLS、SCS、AIFで仕事の都合上なるべく早く取りたかったため、一番勉強時間が短そうなAIFを選んだ。
また、AIFを取っておけば後に受けるMLAやMLSにも関連することが学べそうと思ったのも理由の1つ。
勉強方法
仕事でAWSのMLサービスについて調査したことがあったため、どんなサービスがあるかは代替把握していた。また、生成AIに関しても興味があり調べたことがあったので、全くのゼロから勉強したという感じではない。
教材は以下の物を使った。
- Cloud Tech すべての問題を3週
- AWS Skill Builderの無料問題集 1週
今回もいつも通りCloud Techの問題集を活用した。
しっかり解説を見ながら間違えた問題や不正解の選択肢についても理解し、知らない単語が出てきたらPerplexityで検索して解説してもらうというのを繰り返していた。
試験ガイドには並べ替えや内容一致、ケーススタディといったこれまでに経験したことのない出題形式が記載されていたので、念のため公式の問題集であるSkill Builderも試してみた。
色々とわからないところを調べる中でAWSのMLサービスについてわかりやすくまとめられていたページがあった。イラストでまとめられており、MLサービスを把握できていない場合は直感的に理解しやすいと思うのでおすすめ。
受験本番
90分で65問なので1問 1分20秒くらいで解くことを意識していたが、全部説いた時点で17分しか経過しておらずかなり時間に余裕がある状態だった。
自信がなかった問題も2問ほどしかなかったため、全体通して見直しを行って30分程度で退出した。
結果
無事に合格。いつも通り当日の夜にはCredlyを通じて合格メールが来ていた。
所感
想定通りの問題が多かった。言ってもPractitionerレベルなので、しっかり勉強しておけば取れるという感じ。
AWSのサービスだけでなく、機械学習に関する知識（学習方法、モデルなど）や生成AIに関する知識（活用方法、利用時の注意点など）もかなり必要だと感じた。
終わりに
去年は1つ目を取ったのが6月だったため、今年はかなりいいスタートを切ることができた。少し早めに全冠出来るように勉強をすすめていきたい