こんにちは、皆さん。カスタマーサクセス部の塚下です。
今回は少し前に受験したAWS Certified AI Practitionerについて書きたいと思います。
勉強方法については当社のメンバーがすでに他の記事にまとめていると思いますので、 私の方では実際に受験して感じた試験傾向などを中心にまとめてみたいと思います。
AWS Certified AI Practitionerとは？
まずはAWS Certified AI Practitionerについて一応説明しておきます。
AWS Certified AI PractitionerとはAmazon Web Services（以下、AWS）が提供する資格で、AIに関する基本的な知識とスキルを証明するものです。 特にAI初心者やクラウドサービスに興味がある方にとって、第一歩を踏み出すための絶好の機会となります。
試験時間は90分で、合格スコアは1000点満点中700点、多肢選択問題と正誤問題が中心です。 AI技術の基本概念、AWS AIサービスの用途、そしてAIの基本的なワークフローについて理解することが求められます。
私自身のAI理解度について
ユーザーレベルでChatGPTやClaude、ローカル環境で画像生成系AI「Stable Diffusion」など生成系AIは使用したことはありましたが、技術者としてAI関連の業務には携わったことが無く、AIに関する知識はゼロからのスタートです。
元々AI関連の分野や資格については興味はありつつも中々取っ掛かりがなかったのですが、ちょうど課内でAIに関する勉強会が立ち上がった事をきっかけにチャレンジしてみました。
使用した勉強ソース
AWS Skill Builderの問題集を中心に模擬問題を反復して解いていました。
最初に問題を解いたときの正解率は50％ぐらいだったと思います。
Exam Prep Official Pretest: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Japanese)
何回か繰り返し問題を解いてみて分からない用語やサービスについは自分で調べたり、デジタルトレーニングを受講して知識を補完していきました。
Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Japanese)
Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Japanese)
また、お時間がある方はAWSが主催しているパートナー向けセミナーを受講する事をお勧めします。 私は時間が無くて受講できませんでしたが、かなり試験範囲を網羅した内容のようです。
実際に試験を受けてみて感じたこと
ある程度模擬問題が解けるようになったので、いよいよ試験を受験しに行きました。
試験を開始してすぐに感じたことが、学習に使用した問題集より難易度が「高い」でした。 間違えて別の資格を受験していないか途中何度か試験名を確認してしまいました。（笑）
試験問題の傾向についてAWSの守秘義務に触れない範囲でいくつかまとめてみたいと思います。
AWS のマネージドサービスを理解しておく
AIに関する試験ですがそこはやはりAWS認定試験という感じでした。 当然AWSに関する知識は問われます。
試験ガイドを確認してもらうと機械学習以外にもEC2やS3などの基本的なサービスが出題範囲となっていることが分かります。
特にAWS未経験で本試験を受けようとする方は、「AWS Certified Cloud Practitioner」を先に受験する事をお勧めします。
要求される知識が共通している部分も多く、勉強したことが無駄にならない上に肩慣らしとして最適です。
肝心のAWSの機械学習に関する問題ですが、それぞれの特徴を覚えておくだけでなく、機能についても押さえておく必要があると感じました。
また、AIサービスではAWSのDBサービスを使用する事が多いため、各サービスの特徴について抑えておいた方がよいかも知れません。
ここまで読んでみて思わず身構えそうになった方はご安心を。
AWSには数多くの機械学習とDBに関するサービスが存在しますがPractitionerでは出題される範囲がかなり限定的です。
出題されるサービスについては同じく試験ガイドを確認してみてください。
AI関連の用語やパラメータについて理解しておく必要がある
AI関連の用語やパラメーターについてはとにかく出題範囲が広いため、ある程度は対策していたつもりでしたが回答に迷うことが試験中に何度かありました。
この部分はもう少ししっかり準備して試験に臨んだ方がよかったというのが今回の反省点です。
AIの基本的な用語、例えば「機械学習」、「ニューラルネットワーク」なども押さえておきつつも、各プロセスの工程に基本的な理解があることが、問題を解く上での助けになります。
いくつかの要点と代表的なパラメーターについてまとめてみます。
- 学習方法の違いや用途の違いを理解しておく
- 教師あり、教師なし、強化学習など
- 基盤モデルのパラメーターについて理解しておく
- 特徴量、温度、トップK、トップPなど
- 学習に関連するパラメータについて理解しておく
- 学習率、エポック数、バッチサイズなど
- モデルの評価方法の違いを理解しておく
- BESTScore、BLEU、混同⾏列、F1スコアなど
- 画像生成AIで使用されるパラメーターについて理解しておく
- CFGスケール、サンプリングステップ数など
実際に受験してみると、ここまで深掘りされるのかと思える問題がいくつかありました。
各パラメーターや用語についてはしっかりキャッチアップしておく必要があると感じました。
まとめ
ここまでまとめてみましたが、いかがでしたでしょうか？
AWSのAI系サービスに関する問題だけでなくAIに関する基礎的な知識全般も問われるため出題範囲は非常に広いです。
何とか合格することができましたが、試験名にPractitionerと付いているものの同じFoundationalカテゴリの「AWS Certified Cloud Practitioner」より難易度は高いと感じました。
一方で複雑な問題は少なく（一部日本語が難解な問題もありますが）、きっちり対策を行っていけば十分合格は狙える難易度であると感じました。
今回まとめた記事が皆さんのお役に立てれば幸いです。
