【最新】AWS認定AIプラクティショナー試験突破講座＋模擬試験130問（2回分）付き！
About this course
AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）の合格を目指す方のための、日本語の試験対策講座＋模擬試験130問パッケージです。GAFAM現役社員でIT実務歴11年の講師が、AWS公式の5試験ドメイン全領域を丁寧に解説します。■ 実績・本講座のレビュー数：2,500件超・本講座の平均評価：4.3 / 5.0・最高評価バッジ獲得（Udemy）・講師のUdemy累計受講者：47,000人超（全講座合計）・AWS公式の5試験ドメイン全領域をカバー・模擬試験：2回分・計130問（詳細解説付き）■ AWS認定AIプラクティショナーとはAWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）は、2024年10月に日本で一般公開された認定資格です。AWSのAI/ML（人工知能・機械学習）テクノロジーを使用するソリューションへの理解を証明する基礎レベルの資格で、AWS公式の対象受験者は「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個人」とされています。つまり、エンジニアでなくても、ビジネス側でAIを活用したい方や、これからAI領域のキャリアを目指す方にも十分取得可能な資格です。■ なぜこの講座が選ばれるのかGAFAM現役社員でIT実務歴11年、AWS認定資格4種（CLF / AIP / SAA / MLA）保有の講師が、日本語で丁寧に解説。試験範囲のキーワードを単なる暗記ではなく、業務での使用イメージを伴って理解できる構成です。■ 本講座でカバーする試験5ドメイン（AWS公式）AIと機械学習（ML）の基礎（配点20%）・AI、ML、深層学習、生成AIの位置づけと違い・教師あり学習・教師なし学習・強化学習の基本・Amazon SageMaker（モデル開発・運用基盤）の役割・Amazon Rekognition（画像認識）、Amazon Comprehend（自然言語処理）・Amazon Transcribe / Polly / Translate などの周辺サービス生成AIの基本的な概念（配点24%）・生成AIとは何か、従来のAI・機械学習との違い・基盤モデル（Foundation Models）と大規模言語モデル（LLM）の仕組み・生成AIでできること、導入時に見るビジネスメトリクス・生成AIの課題と限界・AWSの生成AIスタック：Amazon Bedrock（基盤モデルへのアクセス）、Amazon Q基盤モデルの応用（配点28%・最大配点）・プロンプトエンジニアリング：プロンプトの構成要素とベストプラクティス・プロンプトの悪用とリスク（プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク等）・RAG（検索拡張生成）とAmazon Bedrock Knowledge Basesの仕組み・モデルカスタマイズ手法（ファインチューニング等）・基盤モデルのパフォーマンス評価責任あるAI（Responsible AI）（配点14%）・AWSが定義する責任あるAIの8要素：公平性、説明可能性、プライバシーとセキュリティ、正確性と堅牢性、ガバナンス、透明性、安全性、制御性・AIライフサイクル全体（設計・開発・デプロイ・モニタリング・評価）で考慮すべきこと・バイアスの検出とリスクマネジメント・Amazon Bedrock Guardrails（入出力のフィルタリング）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（配点14%）・AIシステムの保護：IAM（最小権限の原則）、AWS KMS（カスタマーマネージドキー／CMK）、AWS Secrets Manager、AWS PrivateLink・脅威検出と脆弱性管理：Amazon Macie、Amazon Inspector、生成AI攻撃への多層防御・データの起源の文書化：データリネージ、データカタログ、Amazon SageMaker Model Cards・セキュアなデータエンジニアリング：
58/100
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What you'll learn
- Understand the fundamentals of AI and machine learning, including supervised and unsupervised learning
- Gain knowledge of foundational models and their applications in AWS
- Learn to navigate AWS AI/ML services like SageMaker and Rekognition
- Comprehend security and governance issues related to AI solutions
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