AWS AI Practitioner AIF-C01 — 学習ガイド
学びながら練習しましょう。 すべての概念はAmazon試験ハブの検証済みの解答付き実試験問題に対応しています。または、ExamRoll.ioの時間制限付き練習で試験全体を演習しましょう。
このガイドはAIF-C01の各ドメインを詳しく解説します。深く学びたいドメインを選ぶか、順番に進めてください。
ドメイン
- AI と ML の基礎 — 課題:
- 生成AIの概念 — 課題：信頼できるドキュメントにモデルの出力を根拠付け、説明可能性とバイアスのチェックを確保し、プロビナンスと人間の監視を維持する本番RAGパイプラインを作成すること。
- AWS の AI/ML サービス — 課題:
- 責任あるAIとガバナンス — 課題：監査可能で説明可能な融資推奨を提供し、すべてのリクエスト/レスポンスを7年間記録し、バイアスを検出し、人間による上書きを可能にする、基盤モデルベースの意思決定アシスタントをデプロイすること。
- AIのセキュリティとプライバシー — 課題：エンベディングへのPII漏洩を防ぎ、リージョンに限定したデータ処理を保証し、監査可能なモデルリネージとドリフトアラートを提供しながら、パーソナライズされた推奨事項とBedrockを利用した会話型アシスタントを提供する必要があります。
- MLデータエンジニアリング — 課題：現在の在庫を取得し、機密データの漏洩やハルシネーションの発生を回避する、プライベートで低レイテンシーなRAG対応チャットボットを構築する。
- モデルの学習、評価、最適化 — 課題：解約予測モデルが、本番データを1週間使用した後にパフォーマンスの低下を示しています。チームは、ドリフトを測定し、モデルを更新し、説明可能性の要件へのコンプライアンスを確保するための管理された計画を必要としています。
- MLOpsとデプロイ — - 主要な評価指標とその使用場面 - Accuracy: 全体的な正解率。不均衡データでは誤解を招く可能性がある - Precision: 正と予測したもののうち、実際に正であったものの割合。偽陽性のコストが高い場合に使用 - **Recall
- AI/MLのコスト最適化と料金設定 — 課題：説明あたりのコストを最小限に抑え、顧客データが指定されたAWSリージョンから決して出ないようにしながら、高品質でブランドイメージに沿った説明を大規模に提供すること。
練習の準備はできましたか？
- 検証済みの解答ですべての問題を見る → — 無料、解説付き。
- ExamRoll.ioで時間制限付き模擬試験を始める → — 20以上の言語で提供される全問題バンク。
Pass the whole exam — not just this question
You found this answer. Get every verified question and explanation in one place, and save hours of prep. Free to start.
試験に合格する →