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AWSの初級者向けAI・ML資格
『AWS Certified AI Practitioner』の傾向と対策
Classmethod AI Talks(CATs) #3 2024/10/09
George Yoshida
Classmethod, Inc.
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● George Yoshida:https://dev.classmethod.jp/author/quiver/
● 所属:モダンアプリコンサルティングチーム
● 経歴:AIバックグラウンド・実務経験の無し
● 資格:2021-2024 Japan AWS All Certifications Engineers
● 好きなAWS資格:Solutions Architect – Professional
● 好きな線形代数の教科書 :『Linear Algebra Done Right』
● 近況:『コンピュータシステムの理論と実装 第2版』査読中
自己紹介
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目次
● AWS認定について
● AWS Certified AI Practitioner(AIF)について
● 学習コンテンツ
● 学習計画
● まとめ
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AWS認定について
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AWS認定とは
● 技術スキルとAWSの
専門知識を検証
● 4レベル、12種類
https://aws.amazon.com/jp/certification/
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AWSの汎用資格は3種
上級
中級
初級
汎用
SAP
SAA
CLF
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AWSのAI/ML資格も3種に
上級
中級
初級
汎用 AI/ML
SAP MLS
SAA MLA
CLF AIF
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AWS Certified AI Practitioner(AIF)について
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AIFは1粒で3度おいしい
AIFを持っている =
ITわかる AND
AWSわかる AND
AIわかる
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AIF概要
● 対象受験者 :AWS の AI/ML テクノロジーを使用するソ
リューションを熟知してはいるが、必ずしも構築するわけ
ではないという個人
● レベル: Foundational
● 受験開始:2024/10/10
● 言語:英語･日本語
● 試験時間:90分
● 問題数:65問
● コスト:100USD/15,000円
● 合格最低点 :700/1000
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AIFの詳細は19ページある試験ガイド参照
https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-ai-practitioner/AWS-Certified-AI-Practitioner_Exam-Guide.pdf
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AIFの5つのドメインと重み
1. 20%:AI と ML の基礎
2. 24%:生成 AI の基礎
3. 28%:基盤モデルの応用
4. 14%:責任ある AI に関するガイドライン
5. 14%: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
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AIFの特徴3つ
1. AIの知識が疎かだと合格は難しい
2. どのAmazon SageMakerか聞かれる
3. 出題範囲がMLSと大きく異なる
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1. AIFはAIの知識が疎かだと合格は難しい
● AWS Certified AI PractitionerはAIに関する資格試験
● 試験対策を求めるような人はAWSの初級試験ではなくAI
の初級試験のつもりで受験すること
● AWSの一般論でAWS試験を乗り切っている人は要注意
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2. どのAmazon SageMakerか聞かれる
● 以下の試験ガイドでSageMakerが登場する回数
○ AIF
○ MLA
○ MLS
○ CLF
○ SAA
○ SAP
● SageMaker大事
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2. AIFの試験ガイドに登場するAmazon SageMaker
● SageMaker Clarify
○ モデルの評価とモデル予測の説明
● SageMaker Data Wrangler
○ 機械学習用のデータを準備
● SageMaker Feature Store
○ 機械学習の特徴量
● SageMaker Model Cards
○ 概念からデプロイまで、モデル情報を文書化、取得、共有
● SageMaker Model Debugger
○ 学習ジョブをデバッグて問題を検出
● SageMaker Model Monitor
○ データとモデル品質をモニタリング
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3. AIFとMLSは出題範囲が大きく異なる
● SpecialtyのMLSは5年前の2019年3月から存在
● AIFのカーバーする生成AI(第2&第3ドメイン)やAIと社会(第
4&第5ドメイン)が話題になる以前の試験
● MLS取得者もフレッシュな気持ちで学習しよう
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AIFのドメインの詳細
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第1分野 : AIとMLの基礎
● 1.1. AI の基本的な概念と用語を説明する。
● 1.2. AI の実用的なユースケースを特定する。
● 1.3. ML 開発ライフサイクルについて説明する
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第1分野 : AIとMLの基礎
● キーワード
○ AI/ML/深層学習、LLM、自然言語処理、モデル、推論、ラベル、モ
デル、トレーニングと推論、バイアス、大規模言語モデル、教師あり
/教師なし/強化学習、回帰、分類、クラスタリング、MLパイプライ
ン、MLOps、モデルの評価、ROC曲線、AUC、F1スコア
● AWSサービス
○ Amazon Comprehend, Amazon Lex, Amazon Polly, Amazon
SageMaker, Amazon SageMaker Data Wrangler, Amazon SageMaker
Feature Store, Amazon SageMaker Model Monitor, Amazon
Transcribe, Amazon Translate
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第2分野 : 生成AIの基礎
● 2.1. 生成 AI の基本概念を説明する。
● 2.2. ビジネス上の問題解決に生成 AI を使用する場合の
可能性と限界を理解する。
● 2.3. 生成 AI アプリケーションを構築するための AWS イン
フラストラクチャとテクノロジーについて説明する。
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第2分野 : 生成AIの基礎
● キーワード
○ トークン、チャンク、埋め込み、プロンプトエンジニアリング、画像生
成、チャットボット、LLM、基盤モデル、解釈可能性、ハルシネーショ
ン
● AWSサービス
○ Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Playground, Amazon Q, Amazon
SageMaker JumpStart, PartyRock
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第3分野 : 基盤モデルの応用
● 3.1. 基盤モデルを使用するアプリケーションの設計上の考
慮事項を説明する。
● 3.2. 効果的なプロンプトエンジニアリング手法を選択す
る。
● 3.3. 基盤モデルのトレーニングとファインチューニングのプ
ロセスを説明する。
● 3.4. 基盤モデルのパフォーマンスを評価する方法を説明
する。
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第3分野 : 基盤モデルの応用
● キーワード
○ モデルの選択、推論パラメータ、RAG、ベクトルデータベース、基盤
モデルのカスタマイズ、事前トレーニング、ファインチューニング、
転移学習、継続事前学習、インストラクションチューニング、RLHF、
エージェント、プロンプトエンジニアリング、0/single/few-shot学習、
ガードレール、ジェイルブレイクプロンプト、
ROUGE/BLEU/BERTScore
● AWSサービス
○ Amazon Aurora, Amazon Bedrock, Amazon DocumentDB, Amazon
Neptune, Amazon OpenSearch Service, Amazon RDS for PostgreSQL
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第4分野 : 責任あるAIに関するガイドライン
● 4.1. 責任ある AI システムの開発について説明する。
● 4.2. 透明性の高い説明可能なモデルの重要性を認識す
る。
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第4分野 : 責任あるAIに関するガイドライン
● キーワード
○ バイアス、公平性、ガードレール、ハルシネーション、データセット
の特徴、モデルのモニタリング、透明性、解釈可能性
● AWSサービス
○ Amazon Augmented AI (Amazon A2I), Amazon Bedrock Guardrails,
Amazon SageMaker Model Monitor, Amazon SageMaker Clarify
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第5分野 : AIソリューションのリスク管理
● 5.1. AI システムを保護する方法を説明する。
● 5.2. AI システムのガバナンスとコンプライアンス規制を認
識する。
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第5分野 : AIソリューションのリスク管理
● キーワード
○ セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス、データリネージ、デー
タのカタログ化、脅威検出、脆弱性管理、プロンプトインジェクショ
ン、暗号化、コンプライアンス基準、データガバナンス戦略、ガバナ
ンスプロトコル
● AWSサービス
○ AWS Artifact, AWS Audit Manager, AWS CloudTrail, AWS Config,
AWS IAM, AWS PrivateLink, AWS Trusted Advisor, Amazon Inspector,
Amazon Macie, Amazon SageMaker Model Cards
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AIFが求める領域
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AIFが求める領域:一般受験者の伸びしろ
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AIFの学習コンテンツ
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学習リソース
リソース 試験 AWS AI
AWS Skill Builder Exam Prep ◯ ◯ ◯
AWS re:Invent 2024 ◯ ◯ ◯
AWSサービス別資料 ◯ ◯
AWS生成AIトレーニング ◯ ◯
Google ML集中講座 ◯
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AWS Skill Builder Exam Prep
● https://skillbuilder.aws/exam-prep/ai-practitioner
● AWSが提供するオンライン学習プラットフォーム
● 認定ガイドに準拠した有償･無償 のコンテンツを提供
● まずは無償の模擬試験とPrep Planがオススメ
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AWS Skill Builder Exam Prep:模擬試験
● https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/
19791/Exam-Prep-Official-Practice-Question-Set:-AWS-Certified-AI-Pra
ctitioner-AIF-C01-Japanese-
● 試験ガイドに即した問題を20問提供
● 有償版は65問
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AWS Skill Builder Exam Prep:Standard Exam Prep Plan
● https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/2193
/standard-exam-prep-plan-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01
● AIF試験のための広範な18時間分のコンテンツを提供
● 合計27時間45分の有償版も有り
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re:Invent2024 : セッション
● https://registration.awsevents.com/flow/awsevents/reinvent24/
● ラスベガスで開催されるAWSの年次イベント
● トレーニング・資格系やゲームデイでセッション有り
● 例)TNC105-R, GHJ101-R
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AWSサービス別資料
● https://aws.amazon.com/jp/events/aws-event-resource/archive/
● Amazon Bedrockなどサービス単位で学べる
● プラクティショナーはサービス概要の知識で十分
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AWS生成AIトレーニング
● https://dev.classmethod.jp/articles/aws-training-gen-ai/
● AIF試験範囲の52%は生成AI
● 生成AIを学ぶ2日制AWSトレーニング
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Googleの機械学習集中講座
● https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
● 2024年8月に刷新されたAIの網羅的なコンテンツ
● 座学、可視化実験、コード演習など15時間分
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AIFの学習計画
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AIFオススメ学習順
1. Skill Builder公式模擬試験を受ける(30分)
2. Skill Builder Prepコースで広く浅く学ぶ(18時間)
3. AWSのAIサービスを覚える(特にSageMaker)
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再掲:AIFが求める領域:一般受験者の伸びしろ
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AIFは技術職でも AIを勉強しなければ落ちる
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AIFは非技術職でも AIを勉強すれば受かる
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まとめ
● AWS資格に人気のAIの初級(AIF)･中級(MLA)資格が追加
● AIFは2024年10月10日以降で受験可能。
● 日本語OK
● 生成AIに興味を持った人も上級レベルのMLSを持っている
人も楽しめる試験
● 試験対策にはAWS Skill Builderの問題集とPrep Plan
● AWS Certified AI PractitionerはAIに関する資格試験なので
AIの学習が必要です
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AWSの3種類のAI/ML試験対策ブログ
https://dev.classmethod.jp/articles/how-to-pass-aws-certified-ai-ml/
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付録:範囲内の AWS のサービスと機能
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分析
● AWS Data Exchange
● Amazon EMR
● AWS Glue
● AWS Glue DataBrew
● AWS Lake Formation
● Amazon OpenSearch Service
● Amazon QuickSight
● Amazon Redshift
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クラウド財務管理
● AWS Budgets
● AWS Cost Explorer
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コンピューティング
● AWS EC2
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コンテナ
● Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)
● Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)
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データベース
● Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)
● Amazon DynamoDB
● Amazon ElastiCache
● Amazon MemoryDB
● Amazon Neptune
● Amazon RDS
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機械学習
● Amazon Augmented AI (Amazon A2I)
● Amazon Bedrock
● Amazon Comprehend
● Amazon Fraud Detector
● Amazon Kendra
● Amazon Lex
● Amazon Personalize
● Amazon Polly
● Amazon Q
● Amazon Rekognition
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機械学習(SageMaker詳細)
● Amazon SageMaker Clarify
● Amazon SageMaker Data Wrangler
● Amazon SageMaker Feature Store
● Amazon SageMaker Model Cards
● Amazon SageMaker Model Debugger
● Amazon SageMaker Model Monitor
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