1. 試験概要
AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01 は、AI・機械学習・生成AIに関する基礎知識を評価する認定試験です。
AIを専門的に実装する人だけでなく、AIを理解し活用したいすべての職種の方に最適です。
📘 公式試験ガイド (PDF): AWS Certified AI Practitioner Exam Guide
🌐 公式認定ページ: AWS Certification – AI Practitioner
🧩 問題演習: Cloud Pass AIF-C01 練習ページ
試験情報
- 問題数：約65問
- 試験時間：約90分
- 推奨経験：AWS AI/MLツールの利用経験6か月未満でも可
- 出題範囲：AI/ML基礎、生成AI、基盤モデル、責任あるAI、セキュリティとガバナンス
2. ドメイン構成
| ドメイン | 内容 | 比率 |
|---|---|---|
| Domain 1 | AI・MLの基本概念 | 約20% |
| Domain 2 | 生成AIの基本概念 | 約24% |
| Domain 3 | 基盤モデルの応用 | 約28% |
| Domain 4 | 責任あるAIの設計 | 約14% |
| Domain 5 | セキュリティ・ガバナンス | 約14% |
3. 学習戦略
(1) AI/ML・生成AIの流れを理解する
データ準備 → モデル選択・学習 → 生成AIの活用 → デプロイ・監視 → ガバナンスの順に理解します。
(2) 主要AWSサービスを学ぶ
- 基礎: S3, EC2, Lambda, SageMaker
- 生成AI: Bedrock, SageMaker JumpStart, Amazon Q, ベクターデータベース
- 責任あるAIとセキュリティ: IAM, KMS, CloudTrail など
(3) 問題演習を中心に学習する
- 「このシナリオに最適なAIアプローチはどれか？」
- 「生成AIを使う際に考慮すべきリスクは何か？」
- 「倫理的・説明可能なAI設計をどう実現するか？」
👉 Cloud Pass AIF-C01 練習ページ
(4) 公式資料を活用する
試験ガイドおよびAWSのAI関連ホワイトペーパーを活用して、実践的な理解を深めましょう。
4. 主なAWSサービス
| 分野 | サービス | 学習ポイント |
|---|---|---|
| AI/ML基礎 | SageMaker, S3, Lambda, EC2 | AI・ML・DLの違い、学習方式の理解 |
| 生成AI | Bedrock, SageMaker JumpStart, Vector DB, RAG | プロンプト設計、埋め込みの理解 |
| 責任あるAI | バイアス、説明可能性、倫理設計 | 公平性と説明性の確保 |
| セキュリティ・ガバナンス | IAM, KMS, ログ管理 | データ保護とコンプライアンス対応 |
5. 出題されやすいシナリオ
- 生成AIチャットボットの安全な設計
- 基盤モデルによる要約・推薦システムの構築
- 説明可能なAIレポートの作成
- 規制産業におけるAIガバナンスの実装
6. 学習ロードマップ
| 週 | 目標 | 学習内容 |
|---|---|---|
| 第1週 | 試験ドメインの把握 | 公式ガイドを確認 |
| 第2週 | AI/ML・生成AIの理解 | トークン・プロンプト学習 |
| 第3週 | 基盤モデル応用 | Bedrock・JumpStart実践 |
| 第4週 | 責任あるAIとガバナンス | 倫理・IAM/KMS学習 |
| 第5週 | 模擬試験・復習 | Cloud Pass 演習と弱点補強 |
7. 最後のアドバイス
- 各選択肢の「なぜ」を説明できるようにする。
- 理論だけでなく実践的なAI活用に重点を置く。
- 模擬試験で時間配分と読解力を鍛える。
- AWSサービス間のトレードオフを理解する。
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