こんにちは！しろみです
数か月前にAWS Certified AI Practitioner「AIF-c01」に合格しました
一人アドベントカレンダーの3日目はこちらの記事を執筆していこうと思います！
この記事で紹介する内容
具体的に、下記の内容を紹介していこうと思います。
- AIF-C01の試験概要
- AIF-c01を受験する前に取り組んでおくといいこと
この記事で紹介しない内容
下記については、紹介をしないように執筆をしていこうと思います。予めご了承ください。
- 具体的な試験問題について
- 具体的にどのような問題が出たか
理由といたしましては、AWSの認定試験を受験する際に「外部に問題を口外しないこと」のような誓約書に同意する必要がございます。そのため、本記事では具体的にどのような問題が出題されたかについては触れない形で執筆していこうと考えております。
AIF-C01の試験概要について
ここからはAIF-C01の試験ガイドを基に紹介をしていこうと思います
AIF-C01の試験ガイド
まず概要についてです。
はじめに
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。
AWSの認定資格の中でも、機械学習やAIについてを問う試験のため機械学習についての話が、概要だけでも様々な内容が記載されております。
SageMakerやBedRockといった単語が多数出てきているため機械学習サービスについての知識を問われることの多い試験となっております
AIF-C01を受験する前に取り組んでおくといいこと
ここからは、AIF-C01を受験する際にこういったことを取り組んでいくと合格に近づくという内容を紹介していこうと思います。
ただ、先日執筆したAIF-C01の合格体験談と重複する部分があるため、そのままの内容を執筆していこうと思います。
一つ言えることとして
この試験を受ける際に心構えておくとよいことととして、プラクティショナーという言葉に惑わされてはいけないと感じました。
そのため、下記の事について学習することをお勧めします
- 機械学習・AI・生成AIとは何か
- それぞれどのようなものか
- それぞれどのようなことが出来るか
- 違いは何か
理由としては上記の知識を問われる試験となっているためです。そのため、合格に近づくためにこちらの知識をつけておくとAIF-c01はもちろんほかのベンダーの試験にも合格できると感じました。
SageMakerについてを学ぶ
SageMakerと呼ばれる機械学習用のサービスをAWSは提供しております。また、SageMakerは機能が多岐にわたって存在します(モデルに学習させるためのデータの準備、モデルの作成・デプロイなど)
試験ガイドの中身を確認していくと、そういった様々なSageMakerの機能が出題対象として登場している様子を目にすることが出来ます。
そのため、下記の観点でSageMakerの学習をすることで合格に近づくと考えております。
- SageMakerで何が出来るのか
- そもそもどういった機能を備えたサービスなのか
- どの機能を使用することで何が実現できるのか
- モデルに使用するデータの準備
- 機械学習を使用するために必要な環境を手軽に作成できる
- コードの作成をせずとも必要なものが準備できる
ただし、機能が膨大なため全ての機能を完璧に理解しようとすると頭が破裂するかのような状態に陥ることもあります。(筆者も理解するまでに時間がかかりました)
そのため、まずはどんな機能があって何が実現できるかを軽く抑えたりするところから始めるのが一つの手と考えております。
また、実際に触ることでより理解が深まると感じるためハンズオンも実施するとより合格に近づくかもしれないです。
AWSの様々なジャンルのハンズオンをまとめた、「JP Contents Hub」というコンテンツがあります。こちらのコンテンツを活用しながら学習することで機械学習系のサービスやそのほかのジャンルのサービスについても理解が深まるかもしれません。
https://aws-samples.github.io/jp-contents-hub/
また、BedRockについての知識を問う資格ということもあり、知識があまりないという方でしたら、下記の事も学習するとより合格に近づくと感じました
- Bedrockとは
- どんなことが出来るか
- モデルをBedrock内で使用する方法
- できた成果物を評価する方法について
- RAGについて
- RAGを使用するまでにどんなことを実施したらよいか
生成IAから帰ってきた回答を評価する手法は様々ございます。どういったジャンルの生成AIならどの評価方法が使用できるかを問うような問題もございますためこちらの学習内容を叩き込むことをお勧めします。
機械学習の用語についてを理解する
AIF-C01もそうですが、機械学習やAIについての認定試験ということもあり、純粋な機械学習の知識や用語が頻出します。
試験に合格する一つの方法として、日本ディープラーニング協会さんが提供している「G検定」と呼ばれる認定試験を通じて用語や概念を押さえていくという方法がおすすめかと思います。
G検定とは
G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラ>シー習得のための検定試験です。 AI・ディープラーニングに関わる全ての方が受験対象です。 AI・ディープラーニングについて体系的に学ぶことで、「AIで何ができて、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」「AIを活用するためには何が必要か」が理解でき、データを活用した新たな課題の発見やアイデアの創出が可能になる、デジタル施策の推進に自信が持てるようになるなど、あなたのビジネスやキャリアの可能性が飛躍的に広がります。
https://www.jdla.org/certificate/general/ より引用
SageMaker以外の機械学習サービスについてを学ぶ
SageMaker以外にも、AWSが提供しているサービスは様々なものがあります。実際にAIF-C01の公式ガイド内にて、出題対象とされているサービスは下記のものがあります。
• Amazon Augmented AI (Amazon A2I)
• Amazon Bedrock
• Amazon Comprehend
• Amazon Fraud Detector
• Amazon Kendra
• Amazon Lex
• Amazon Personalize
• Amazon Polly
• Amazon Q
• Amazon Rekognition
• Amazon SageMaker
• Amazon Textract
• Amazon Transcribe
• Amazon Translate
これらについても、AWSが提供しているBlackbeltと呼ばれるコンテンツ等やハンズオンも実施しながら学習していくことで合格に近づくと考えております。
余談ですが、公式ドキュメントやBlackbeltでの説明が分かりずらいと感じる場合もあるかと思います。
AWS公式が提供しているコンテンツの一つに、「グラレコ」と呼ばれるコンテンツがあります。
すべてのAWSサービスを紹介しているコンテンツではないものの、分かりやすい語り口で解説されていたり、イラストや図も豊富で見やすいため、こちらのコンテンツを学習に活用してみるのもおすすめです。
最後に
機械学習やAIについての知識を問われる資格がAIF-C01でした。
この記事が受験される方のお役に立ちましたら幸いです。
ここまでご拝読をいただきありがとうございます。