AWS Certified AI Practitioner対策 ― AIと生成AIの基礎を、AWSのサービスと結びつけて説明できるようにする

無料
獲得できるスキル AWS AI Practitioner
学習時間目安 3時間10分
テスト時間 約20分
対象者
すべての方
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概要

生成AIを業務に使う会社への転職を目指す人に向けた、AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)の対策講座です。試験の形式と5つの分野の比率から始め、機械学習の種類と評価の指標、トークンや埋め込みなどの生成AIの基礎、プロンプトと推論パラメータとRAGとエージェント、ファインチューニングと評価、責任あるAI、セキュリティとガバナンスまでを、Amazon BedrockやAmazon SageMaker AIなどのサービスと結びつけて学びます。自作の例題で、なぜその答えになるのかを説明できることを目指します。

提供株式会社シンシア

レクチャー

  • 試験の形式と、スケールスコアでの合格の考え方
  • 5つの分野と、その比率
  • 資格が転職でどう役に立つか
  • 合格までの学習計画の立て方
Next
  • AI・機械学習・深層学習・生成AIの関係
  • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
  • 回帰・分類・クラスタリングの使い分け
  • AIを使わないほうがよい場面と、AWSの学習済みAIサービス
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  • 機械学習のパイプラインと、再学習が必要になる理由
  • MLOps の考え方
  • リアルタイム・バッチ・非同期・サーバーレスの推論の違い
  • 正解率・適合率・再現率・F1スコアの計算と使い分け
Next
  • トークンと、トークン単位の料金の考え方
  • 埋め込み・ベクトル・ベクトルデータベース
  • 基盤モデルの種類(言語・拡散・マルチモーダル)
  • 生成AIの得意と不得意と、AWSの生成AIのサービス
Next
  • 基盤モデルを選ぶときの観点
  • ゼロショット・フューショット・思考の連鎖とプロンプトの危険
  • 温度・Top P・Top K・応答の長さの効き方
  • RAG と Amazon Bedrock Knowledge Bases、エージェントと MCP
Next
  • プロンプト・RAG・ファインチューニング・事前学習の費用の違い
  • ファインチューニングと継続事前学習と蒸留
  • 学習データの準備と RLHF
  • 人による評価・ベンチマーク・ROUGE・BLEU・BERTScore と仕事の指標
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  • 責任あるAIの観点(公平性・頑健性・安全性・透明性など)
  • バイアスの原因と見つけ方、過学習と未学習
  • 生成AIの法的な危険
  • Amazon Bedrock Guardrails・SageMaker Model Cards・SageMaker Clarify
Next
  • 責任共有モデルで、AWSと利用者が守るもの
  • IAM・暗号化・AWS PrivateLink・Amazon Macie
  • プロンプトインジェクションなど、生成AIに特有の危険
  • CloudTrail・AWS Config・Inspector・Artifact によるガバナンスと、本番の進め方
Next

学習開始日

学習完了日

未獲得

コース完了数

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