小西秀和です。
この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified AI Practitioner」に特化した形で紹介するものです。
重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。
また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。
ALL | SAP | DOP | SCS | ANS | MLS | |
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SAA | DVA | SOA | DEA | MLA | AIF | CLF |
「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」とは
「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」は、AI/MLおよび生成AIテクノロジーに関する基礎的な知識を持ち、AWSのAI/MLサービスの適切な活用方法を理解していることを認証するものです。
具体的には、AI/MLの基本概念の理解、適切なAI/MLテクノロジーの選定、責任ある技術の使用、組織内での関連する質問への対応などの能力が評価されます。ただし、実際のモデル開発やコーディング、データエンジニアリング、インフラ構築などの技術的な実装は範囲外となっています。
AWS公式のAWS Ramp-Up Guidesには、本記事執筆時点でAI Practitionerに関する「ロール別 Ramp-Up Guides」は提供されていません。
ただし、「Ramp-Up Guides by Solution」では「AWS Ramp-Up Guide: Machine Learning」、「AWS Ramp-Up Guide: Generative AI」が提供されており、AWSにおけるAI Practitionerの学習パスとして参考になるでしょう。
一方で、職種を踏まえてどのAWS認定が適しているのかを紹介しているPlan your AWS Certification Journey(AWS認定パス)ではAI/MLにおけるAWS認定パスとして次のものが提示されているため、AWS Certified AI Practitioner(AIF)の後に取得するAWS認定の参考になります。
[Prompt Enginee] AWS Certified Cloud Practitioner -> AWS Certified AI Practitioner -> AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate | AWS Certified Machine Learning - Specialty
[Machine Learning Engineer] AWS Certified Cloud Practitioner -> AWS Certified AI Practitioner -> AWS Certified Solutions Architect – Associate -> AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate | AWS Certified Data Engineer - Associate, AWS Certified Machine Learning - Specialty
[Machine Learning Ops Engineer] AWS Certified Cloud Practitioner -> AWS Certified AI Practitioner -> AWS Certified Solutions Architect – Associate -> AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate | AWS Certified Data Engineer - Associate, AWS Certified DevOps Engineer - Professional
[Data scientist] AWS Certified Cloud Practitioner -> AWS Certified AI Practitioner -> AWS Certified Solutions Architect – Associate -> AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate -> AWS Certified Machine Learning - Specialty
このように、「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」はAWSの主要サービス、セキュリティ、インフラストラクチャに関する基本的な知識を前提とし、AI/MLテクノロジーの概念的理解と適切な活用方法を評価する認定と言えます。
「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」の学習方法
この認定に関係しているAWSの関連カテゴリと主要AWSサービスには以下のものが挙げられます。
【関連カテゴリ】:分析、クラウド財務管理、コンピューティング、コンテナ、データベース、機械学習、マネジメントとガバナンス、ネットワークとコンテンツ配信、セキュリティ・アイデンティティ・コンプライアンス、ストレージ
【主要AWSサービス】:AWS Data Exchange、Amazon EMR、AWS Glue、AWS Glue DataBrew、AWS Lake Formation、Amazon OpenSearch Service、Amazon QuickSight、Amazon Redshift、AWS Budgets、AWS Cost Explorer、Amazon EC2、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache、Amazon MemoryDB、Amazon Neptune、Amazon RDS、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、AWS CloudTrail、Amazon CloudWatch、AWS Config、AWS Trusted Advisor、AWS Well-Architected Tool、Amazon CloudFront、Amazon VPC、AWS Artifact、AWS Audit Manager、AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon Inspector、AWS Key Management Service (AWS KMS)、Amazon Macie、AWS Secrets Manager、Amazon S3、Amazon S3 Glacier
※AWS Skill Builderに関するリンクはAWS Skill Builderにサインインしてからクリックしてください。
学習順 | 学習リソース | 学習リソースの活用ポイント | 費用(税別) |
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随時 | AWSドキュメント | AWSドキュメントのうち上記に挙げた【関連カテゴリ】および【主要AWSサービス】に関係するものを中心に読みます。ただし、量が膨大なため以降の順番の中で辞書的に使用して、最後に受験まで余裕があったら学習過程で気づいた重要部分やサービス間連携する機能から優先的に熟読するという使い方をしています。 | 無料 |
随時 | AWS認定対策本 | 受験するAWS認定の対策本が出版されていれば、その本から学習していくことも効率的な方法だと思います。私の場合は受験当時に対策本があまり無かったため、使用する機会がありませんでした。 |
2,000円~4,000円程度 |
随時 | 検索エンジンでキーワード検索 | 後述の学習リソースでわからなかったキーワードや内容を随時、検索エンジンで検索して出てきたブログなどを参考に理解を進めます。特に日本語だけではなく英語で検索することは日本語サイトにはまだ掲載が少ない情報を英語圏のサイトから得ることで理解を深めることができるためおすすめです。 | 無料 |
随時 | 生成AIサービスで質問応答 | 最近では生成AIサービスで質問応答をすることも有用です。AWSではAmazon Bedrockのマネジメントコンソールでモデルアクセスを有効化して、Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2、Amazon Nova Proなどをプレイグラウンドから使用する方法などがあります。 | サービスによって異なる |
随時 | AWS Skill Builder(Introduction、Primer、Deep Dive) | 各サービス毎にIntroduction、Primer、Deep Diveといったデジタルトレーニングが用意されている場合があります。私は自分が詳しく知らないAWSサービスを検索して存在すれば受けるようにしていました。 | 無料 |
1 | 試験ガイド | 試験ガイドで受験するAWS認定の試験範囲とどのような内容が出題されるかを把握します。 | 無料 |
2 | AWS Skill Builder(Exam Prep Official Practice Question Set) | AWS Skill Builderにある無料のAWS公式の練習問題です。受験するAWS認定の出題傾向や重要点を確認できるため、試験直前の腕試しではなく可能な限り早い段階で受けることをおすすめします。 | 無料 |
3 | AWS Skill Builder(Standard Exam Prep Plan) | Standard Exam Prep Planは受験するAWS認定の重要なトピックを学習できる公式の標準的なデジタル学習プランです。この学習プランで受験するAWS認定について幅広く学習できます。 | 無料 |
4 | AWS Skill Builder(Exam Prep Official Pretest) | Exam Prep Official PretestはAWS Skill Builderの有料サブスクリプションを購入した場合に利用できる各AWS認定の公式模擬試験です。受験するAWS認定に関連する実践的な問題を体験できるので、予算が許せば利用することをおすすめします。有料サブスクリプション有効期間中は他のAWS Skill Builderの有料コンテンツも利用することができます。右記はAWS Skill Builder Individual Subscriptionの価格です。 | 月額$29 |
5 | AWS Skill Builder(Enhanced Exam Prep Plan) | Enhanced Exam Prep PlanはAWS Skill Builderの有料サブスクリプションを購入した場合に利用できる各AWS認定の公式強化版デジタル学習プランです。Standard Exam Prep Planよりも重要なポイントを詳細に学習できるため、予算が許せば利用することをおすすめします。有料サブスクリプション有効期間中は他のAWS Skill Builderの有料コンテンツも利用することができます。右記はAWS Skill Builder Individual Subscriptionの価格です。 | 月額$29 |
6 | AWSサービス別資料 | AWS Black Belt Online Seminarの資料が中心に掲載されており、重要ポイントが非常によくまとめられています。上記に挙げた【関連カテゴリ】に分類される【主要AWSサービス】の知識は、余裕があれば受験前にインプットしておきます。 | 無料 |
7 | Knowledge Center(情報センター) | AWSのユーザーから最も頻繁に寄せられる質問と要望に対する回答がまとめられているため、AWS認定は勿論のこと実務でも非常に参考になります。上記に挙げた【関連カテゴリ】に分類される【主要AWSサービス】が関係するQ&Aの知識は、余裕があれば受験前にインプットしておきます。 | 無料 |
8 | よくある質問 | 各サービス毎に用意されている「よくある質問」も一般的なQ&Aが記載されています。Knowledge Center(情報センター)が実践的なQ&Aであるのに対して、基礎知識の整理と確認に有用です。上記に挙げた【関連カテゴリ】および【主要AWSサービス】に関係するQ&Aを中心に読んでいきます。 | 無料 |
9 | Machine Learning Lens - AWS Well-Architected Framework | AWSにはAWS Well-Architected Frameworkと呼ばれるAWSの長年の設計経験に基づいたベストプラクティス集があります。AWS Well-Architected Frameworkは実際のアーキテクチャ設計レビューなどでも活用される実践的なもので、年々進化するAWSサービスのアップデートに伴い、その内容も変わっていくためAWSの設計概念を知るには非常に有用です。AWS Well-Architected FrameworkにはMachine Learning Lensという機械学習の設計方法に焦点を当てたベストプラクティス集も追加されているため、各Best practicesのポイント、アーキテクチャなどは、余裕があって今後上位のAWS認定を受験するのであれば、読んでおいたほうが良いでしょう。 ※特に重要なのは各Best practicesの説明ページの中でリンクされているDocuments、Blogs、Videos、Examplesなどの内容です。 |
無料 |
10 | AWS Blog日本語版(Category: Artificial Intelligence) | 受験するAWS認定に関連するサービスの記事を中心に問題解決方法、アーキテクチャ、事例、認定が新設・改定される前にリリースされた機能追加について情報収集をします。AWS認定だけではなく業務でも有用なので定期的に読む習慣をつけると良いと思います。 | 無料 |
11 | AWS Blog英語版(AWS Machine Learning Blog) | 英語版は「機械学習・AI」分野のカテゴリに特化した「AWS Machine Learning Blog」があるため、問題解決方法、アーキテクチャ、事例、認定が新設・改定される前にリリースされた機能追加の内容を中心に読んでおきます。 ※AWS Blogsの一番下の「Language」で「English」を選択すると英語版が参照できます。 |
無料 |
12 | AWS Events Content | 時間に余裕があれば、過去のAWS Summitやre:Inventの資料などを検索して、受験するAWS認定に関連するサービスを学習します。特にre:InventのSessionで説明されている内容は参考になります。 | 無料 |
参考:
AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ
AWS Certified AI Practitioner 認定 | AWS 認定
AWS Blog
Welcome to AWS Documentation
AWS Skill Builder
AWS Certification - Validate AWS Cloud Skills - Get AWS Certified
AI and Machine Learning Glossary for AWS - Knowledge Gained While Studying for AWS Certified AI Practitioner and AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Reasons for Continually Obtaining All AWS Certifications, Study Methods, and Levels of Difficulty
Tech Blog with related articles referenced
「AWS Certified AI Practitioner」の学習過程で重要だと思った点
AWSに関するAI・機械学習用語集
AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、まとめています。
短時間にAI・機械学習の用語と概要を把握する場合や試験前の総復習などに活用いただけます。
ドキュメント、ブログ記事などの資料
以下は、私が「AWS Certified AI Practitioner」の学習過程でAWS認定のみならず実務的にも重要だと思ったコンテンツのリンクをまとめたものです。
ただし、重要だと思う点に個人差があること、この記事の執筆時に思い出せず書き忘れがある可能性もあることをご了承ください。
- Responsible AI – Building AI Responsibly – AWS
- AWS Responsible AI Policy
- Responsible AI Tools and Resources - Building AI Responsibly - AWS
- Build Generative AI Applications with Foundation Models - Amazon Bedrock FAQs - AWS
- Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS
- AI vs Machine Learning - Difference Between Artificial Intelligence and ML - AWS
- Supervised vs Unsupervised Learning - Difference Between Machine Learning Algorithms - AWS
- Data Privacy - Amazon Web Services (AWS)
- Analytics and AI/ML Solutions - Healthcare Cloud Solutions - AWS
- What is Anomaly Detection? - Anomaly Detection in ML Explained - AWS
- What is Computer Vision? - Image recognition AI/ML Explained - AWS
- What is Embedding? - Embeddings in Machine Learning Explained - AWS
- What is Feature Engineering? - Feature Engineering Explained - AWS
- What is Generative AI? - Gen AI Explained - AWS
- What is Machine Learning? - ML Technology Explained - AWS
- What is NLP? - Natural Language Processing Explained - AWS
- What is Overfitting? - Overfitting in Machine Learning Explained - AWS
- What is Prompt Engineering? - AI Prompt Engineering Explained - AWS
- What is RLHF? - Reinforcement Learning from Human Feedback Explained - AWS
- What is RAG? - Retrieval-Augmented Generation AI Explained - AWS
- What is Structured Data? - Structured Data Explained - AWS
- What is Transfer Learning? - Transfer Learning in Machine Learning Explained - AWS
- What are Transformers? - Transformers in Artificial Intelligence Explained - AWS
- What is a Vector Database? - Vector Databases Explained - AWS
- What is Amazon EC2? - Amazon Elastic Compute Cloud
- What is Amazon CloudWatch? - Amazon CloudWatch
- What is Amazon Elastic Container Registry? - Amazon ECR
- Amazon RDS for Oracle - Amazon Relational Database Service
- Amazon RDS for PostgreSQL - Amazon Relational Database Service
- What is Amazon S3? - Amazon Simple Storage Service
- Managing access to shared datasets with access points - Amazon Simple Storage Service
- How Amazon S3 works with IAM - Amazon Simple Storage Service
- What is IAM? - AWS Identity and Access Management
- Amazon Rekognition Face Matching - AWS AI Service Cards
- Amazon Textract AnalyzeID - AWS AI Service Cards
- Amazon Titan Text Lite and Titan Text Express - AWS AI Service Cards
- Amazon Transcribe - Batch (English-US) - AWS AI Service Cards
- What is Amazon DynamoDB? - Amazon DynamoDB
- Key concepts of Amazon Q Business - Amazon Q Business
- What is Amazon Q Business? - Amazon Q Business
- What is AWS Artifact? - AWS Artifact
- What Is AWS CloudTrail? - AWS CloudTrail
- Get started with Trusted Advisor Recommendations - AWS Support
- AWS Trusted Advisor - AWS Support
- Automate tasks in your application using AI agents - Amazon Bedrock
- Customize your model to improve its performance for your use case - Amazon Bedrock
- Stop harmful content in models using Amazon Bedrock Guardrails - Amazon Bedrock
- Influence response generation with inference parameters - Amazon Bedrock
- Submit prompts and generate responses with model inference - Amazon Bedrock
- How Amazon Bedrock knowledge bases work - Amazon Bedrock
- Key terminology - Amazon Bedrock
- Prerequisites for your own vector store for a knowledge base - Amazon Bedrock
- Monitor Amazon Bedrock API calls using CloudTrail - Amazon Bedrock
- Model support by AWS Region in Amazon Bedrock - Amazon Bedrock
- Supported foundation models in Amazon Bedrock - Amazon Bedrock
- Prompt templates and examples for Amazon Bedrock text models - Amazon Bedrock
- Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 model - Amazon Bedrock
- What is a prompt? - Amazon Bedrock
- What is Amazon Bedrock? - Amazon Bedrock
- What is prompt engineering? - Amazon Bedrock
- Personally identifiable information (PII) - Amazon Comprehend
- What is Amazon Comprehend? - Amazon Comprehend
- What Is AWS Config? - AWS Config
- Identifying and handling personally identifiable information (PII) - AWS Glue DataBrew
- Vector search for Amazon DocumentDB - Amazon DocumentDB
- What is Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) - Amazon DocumentDB
- Amazon Forecast Algorithms - Amazon Forecast
- What is Amazon Inspector? - Amazon Inspector
- What is Amazon Kendra? - Amazon Kendra
- AWS Key Management Service - AWS Key Management Service
- What Is Amazon Lex? - Amazon Lex V1
- What is Amazon Lex V2? - Amazon Lex
- What is Amazon Macie? - Amazon Macie
- Working with vector search collections - Amazon OpenSearch Service
- What is Amazon OpenSearch Service? - Amazon OpenSearch Service
- What is Amazon Personalize? - Amazon Personalize
- What Is Amazon Polly? - Amazon Polly
- Common prompt injection attacks - AWS Prescriptive Guidance
- Generative AI - AWS Prescriptive Guidance
- What is Amazon QuickSight? - Amazon QuickSight
- Introduction to Amazon Redshift - Amazon Redshift
- What is Amazon Redshift? - Amazon Redshift
- Creating and using adapters - Amazon Rekognition
- Enhancing accuracy with Custom Moderation - Amazon Rekognition
- Moderating content - Amazon Rekognition
- Custom Moderation adapter tutorial - Amazon Rekognition
- What is Amazon Rekognition? - Amazon Rekognition
- Using Amazon Augmented AI for Human Review - Amazon SageMaker AI
- How K-Means Clustering Works - Amazon SageMaker AI
- Types of Algorithms - Amazon SageMaker AI
- Built-in algorithms and pretrained models in Amazon SageMaker - Amazon SageMaker AI
- SageMaker Autopilot - Amazon SageMaker AI
- Metrics for fine-tuning large language models in Autopilot - Amazon SageMaker AI
- Metrics and validation - Amazon SageMaker AI
- Training modes and algorithm support - Amazon SageMaker AI
- Pipelines steps - Amazon SageMaker AI
- Generative AI foundation models in SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI
- Metrics reference - Amazon SageMaker AI
- Ready-to-use models - Amazon SageMaker AI
- Register a model version in the SageMaker AI model registry - Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI
- Fairness, model explainability and bias detection with SageMaker Clarify - Amazon SageMaker AI
- Pre-training Data Bias - Amazon SageMaker AI
- Post-training Data and Model Bias - Amazon SageMaker AI
- Using prompt datasets and available evaluation dimensions in model evaluation jobs - Amazon SageMaker AI
- Understand options for evaluating large language models with SageMaker Clarify - Amazon SageMaker AI
- Bias drift for models in production - Amazon SageMaker AI
- Prepare ML Data with Amazon SageMaker Data Wrangler - Amazon SageMaker AI
- Use the SageMaker AI DeepAR forecasting algorithm - Amazon SageMaker AI
- Deploy models for inference - Amazon SageMaker AI
- Create, store, and share features with Feature Store - Amazon SageMaker AI
- Fine-Tune a Model - Amazon SageMaker AI
- Prompt engineering for foundation models - Amazon SageMaker AI
- Retrieval Augmented Generation - Amazon SageMaker AI
- Fine-tune a large language model (LLM) using domain adaptation - Amazon SageMaker AI
- Fine-tune a large language model (LLM) using prompt instructions - Amazon SageMaker AI
- Foundation models and hyperparameters for fine-tuning - Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker JumpStart Foundation Models - Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker Model Cards - Amazon SageMaker AI
- Data and model quality monitoring with Amazon SageMaker Model Monitor - Amazon SageMaker AI
- Model Registration Deployment with Model Registry - Amazon SageMaker AI
- Pipelines overview - Amazon SageMaker AI
- Pipelines - Amazon SageMaker AI
- Random Cut Forest (RCF) Algorithm - Amazon SageMaker AI
- Use Reinforcement Learning with Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
- Training data labeling using humans with Amazon SageMaker Ground Truth - Amazon SageMaker AI
- SageMaker JumpStart pretrained models - Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI
- What is Amazon SageMaker AI? - Amazon SageMaker AI
- What is AWS Secrets Manager? - AWS Secrets Manager
- What is Amazon Textract? - Amazon Textract
- What is Amazon Transcribe? - Amazon Transcribe
- What is Amazon Translate? - Amazon Translate
- Gateway endpoints for Amazon S3 - Amazon Virtual Private Cloud
- What is Amazon VPC Transit Gateways? - Amazon VPC
- Logging IP traffic using VPC Flow Logs - Amazon Virtual Private Cloud
- Data preprocessing - Machine Learning Lens
- Feature engineering - Machine Learning Lens
- ML lifecycle phase - Deployment - Machine Learning Lens
- ML lifecycle phase – Monitoring - Machine Learning Lens
- Model evaluation - Machine Learning Lens