AWS Certified AI Practitioner 合格体験記

# はじめに
先日、[AWS Certified AI Practitioner](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-ai-practitioner/) の試験を受けてきました。
まさかの1000点(満点)を取得できたということで、せっかくなのでその喜びと学習した内容について共有できたらなと思います。

# 試験結果
メールで通知が届き、[aws training and certification](https://cp.certmetrics.com/amazon/en/home/dashboard) で確認ができます。

![AWS-Certified-AI-Practitioner.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82090/806be80c-5cfb-e4c7-4184-0c3a9c7f6819.png)

PDFをダウンロードして結果をみたところ `受験スコア：1000` となっていたのですが、まさか満点取れると思ってなかったので初めは何か見てる場所が違うのかなと思いました。

# 認定バッヂ
認定バッヂは [Cedly](https://www.credly.com/) で管理されています。

https://www.credly.com/badges/ef6dae1b-3b49-41db-bc60-4b3c27f89373/public_url

https://www.credly.com/badges/72f3c3c5-6661-4d66-baaa-20f30ebe7fa0/public_url

すでに AWS 試験を持ってらっしゃる方は気づいてると思いますが、試験合格通知より先にバッヂ付与通知が届きます。
なので試験結果を見る前に合格してるかはわかってました。


# きっかけ
以前から生成AIに最近興味があり、勉強するためにちょうど良いかなと思ったからです。
普段は AWS クラウドでシステム構築を行なっているので、AWS の資格であれば他の試験も受けていて雰囲気もわかっているので勉強しやすいかなとも思いました。
何よりも、新しくできた試験ということで今なら資格取得者に Early Adopter というバッヂが与えられるという「期間限定」に惹かれました。
生成AIの経験はほぼなかったのですが、Practitioner なので経験がなくてもなんとかなる(むしろこれから携わるためのきっかけになる)かなと思いました。


# 学習期間
3週間くらいです。Practitioner なので深く問われるというより基本的な用語などの知識が問われるんだろうなと思ったので、そこまで広く浅く学習しました。

# 保有資格と経験
AWS については実務でしっかり扱っていますが、生成AI関連は全く経験なしです。
ただ、昨年から興味を持ったのですが、そのタイミングで [生成AIパスポート](https://guga.or.jp/generativeaiexam/)という資格を知ったので勉強して取得しました。
2023年から始まった資格で、なんとなくITパスポートみたいな立ち位置なのかなと個人的には思ってます。
* [AWS Certified Solutions Architect - Professional](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-professional/)
* [AWS Certified Security - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-security-specialty/)
* [AWS Certified Advanced Networking - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-advanced-networking-specialty/)
* [生成AIパスポート](https://guga.or.jp/generativeaiexam/)


# 教材と勉強方法
今回利用した教材とどんな感じで学習したかをまとめてみました。

## AWS Skill Builder 
### Standard Exam Prep Plan: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
#### 概要
テキストと動画で学習するオンライン講座です。
#### 学習方法
コースとして用意されているのでそれを順番に受けました。コースとしてまとまっているのは英語のみですが、そこからかく講座に移動した先で日本語が選べます。
自分が受講した際は2~3つほど日本語対応がまだだったので、それ以外を受けました。

https://explore.skillbuilder.aws/learn/learning-plans/2193/standard-exam-prep-plan-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01

### Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - 日本語)
#### 概要
無料の試験問題です。全部で20問あり、試験前の予行演習として最適です。
#### 学習方法
試験を受ける2日前あたりに１度だけ受けました。

https://explore.skillbuilder.aws/learn/courses/19791/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-ri-ben-yu

## Cloud License
### 概要
有料の試験問題サイトです。7問を1セクションとし、AWSを中心とした試験対策問題が多数あります。
### 学習
スキマ時間に１セクション受けるとちょうど良いボリュームです。
自分が学習した際は #14 まであったので、これを３周くらい解きました。
１周目は知らない言葉とかが多くたくさん間違えましたが、その際にしっかり用語やAWSサービスに土え調べましたが、そこでしっかり学べれば２周目と３周目はほぼ間違えずに解くことができました。

https://cloud-license.com/exam/aif/

## 受験した感想
Cloud License を完璧にしておけばまず落ちることはないかなと思います。
他の試験と違い、AWSサービスについてよりも生成AI関連の問いが多いかなという印象はあります。
また、Sagemakerの各サービス(Canvas,Clarifyなど)についても学んでおくと良いです。あとは学習評価や学習方法についても理解しておくと良いかなと思います。

# 学習メモ
学習する際に調べたページです。
全部を読んだりしたわけではないです。ハンズオン関連は後でやろうと思ってメモしておいたものなので、これからやってみようかなと思います。

## 生成AI
### 用語
https://aws.amazon.com/jp/what-is/large-language-model/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/prompt-engineering/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/gpt/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/data-augmentation/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/recurrent-neural-network/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/gan/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation/

### Amazon Bedrock
#### プロンプト
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/what-is-a-prompt.html

#### 詳細プロンプトテンプレート
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/advanced-prompts-templates.html

#### ナレッジベース
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/kb-how-it-works.html

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/aR-5fF10gFk?si=-1Z1xwSiL-FdCkQI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

### Amazon Q Developer
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html

### builders.flash
https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202405/multi-modal-genai/

### AWS Summit 2024

https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-TC-04_Training_AWS_Summit_JP_2024.pdf

https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-16_Security_AWS_Summit_JP_2024.pdf


## AI
### 用語
https://aws.amazon.com/jp/what-is/linear-regression/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/hyperparameter-tuning/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/boosting/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/synthetic-data/


## ML
### 用語

https://aws.amazon.com/jp/what-is/machine-learning/

https://aws.amazon.com/jp/compare/the-difference-between-machine-learning-supervised-and-unsupervised/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/reinforcement-learning/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/transfer-learning/

https://aws.amazon.com/what-is/embeddings-in-machine-learning/

https://aws.amazon.com/jp/compare/the-difference-between-deep-learning-and-neural-networks/

https://aws.amazon.com/jp/compare/the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression/

## Amazon SageMaker
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/ja_jp/sagemaker/latest/dg/jumpstart-fine-tune.html#jumpstart-hyperparameters

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/model-parallel-core-features-v2-fine-tuning.html

### 推論
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/realtime-endpoints.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/serverless-endpoints.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/async-inference.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/batch-transform.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/large-model-inference.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/inference-parameters.html#inference-randomness

## 部分依存プロット(PDPs)
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/ja_jp/sagemaker/latest/dg/clarify-model-explainability.html

## Amazon SageMaker Canvas
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/canvas.html

### builders.flash
https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202105/hajimete-sagemaker/

### Hands-on Workshop
https://dcj71ciaiav4i.cloudfront.net/BE9D0570-8AD9-11EB-AD13-537EEE6AAE51/chapter1.html

### チュートリアル
https://aws.amazon.com/jp/tutorials/machine-learning-tutorial-train-a-model/


## DL
### 用語
https://aws.amazon.com/jp/what-is/neural-network/

## 分析
### 用語
https://aws.amazon.com/jp/what-is/logistic-regression/

### OpenSearch
https://aws.amazon.com/jp/what-is/opensearch/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/vector-databases/

https://aws.amazon.com/jp/what-is/document-search/


# おわりに
生成AIパスポートに続き、AIFの取得が無事出てよかったですが、まだまだ分からないことだらけだなと今回の学習で感じました。
このままAI/MLの学習は続けていきたいので次は[G検定](https://www.jdla.org/certificate/general/)を取得を目指したいと思います。