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AWS国際公認AI専門家(AWS Certified AI Practitioner)既出問題解説

AWS認定AI Practitioner 過去問解答コースは、資格合格のための重要ポイントをまとめたコースです。 まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を迅速に復習し、試験によく出るAWSの主要AIサービス(例:SageMaker、Rekognition、Pollyなど)の機能と使用事例を学習します。 これを基に、様々な実際の課題状況にどのようなAIソリューションが適切か判断する練習を行い、AIモデルの責任ある利用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。 最後に、過去問のタイプ別解答戦略を習得し、実践的な模擬試験を通して試験に備えます。このコースを通して短時間で効率的に試験を準備することができます。

  • sdj0831
자격증
시험
AI 활용법
Machine Learning(ML)
AWS
AI
Generative AI

受講後に得られること

  • AIとMLの基本原理

  • 生成型AIの基本原理

  • 基盤モデル応用

  • 責任あるAIガイドライン

  • AIソリューションのためのセキュリティ、コンプライアンスおよびガバナンス

  • 実戦予想問題(最新出題問題反映)_PDF

AWS AI 認証情報 AIF-C01 認証情報を完全に征服

受講生が直接問題を深く考えて解くことができるように、問題に関する豊富な解説に基づいて講義

(正解は別途PDFファイル参照)

  • 「AI時代のサバイバルスキル:AWSベースのAI認定を完全に征服!

  • 最新の記出問題反映による資格証合格率上昇!

こんな方におすすめです

AI/ML分野入門者および初級者

AIと機械学習の基本概念からAWSの多様なAIサービス活用法まで体系的に学びたい方に良い

AIF-C01 資格取得希望者

資格証明試験で扱うコア内容を効率的に学習し、試験に100%備えています。

IT専門家

既存のIT能力に加え、AI/MLの知識を習得し、AWS環境でAIプロジェクトを遂行したい方におすすめです。

受講後は

  • AWS AI/ML サービスの理解と活用: Amazon SageMaker、Rekognition、Comprehend、Polly、Lex、Transcribe など、AWS の主要な AI/ML サービスの重要な機能とユースケースを理解し、実際のトラブルシューティングに活用できる基礎を築きます。

  • 機械学習の基本概念の確立:地図学習、非地図学習、強化学習など、機械学習の基本的な種類と主要なアルゴリズム(分類、回帰、クラスタリングなど)の概念を確立します。

  • AI/MLプロジェクトのワークフローについて:問題の定義からデータの準備、モデルのトレーニング、評価、展開、監視まで、機械学習プロジェクトの全体的な流れと各段階の主な考慮事項を特定します。

  • 生成型AIと基盤モデルの概念を理解する: GAN、VAE、トランスモデル、巨大言語モデル(LLM)など、生成型AIと基盤モデルの基本原理、主要アーキテクチャ、アプリケーションの基礎知識を習得します。

  • 責任あるAIガイドラインの理解: AIシステムの開発と運用における公平性、透明性、説明の可能性、プライバシー、セキュリティなどの倫理的な考慮事項と、AWSの関連原則とツールの認識を高めます。

  • AIソリューションのセキュリティとガバナンスの基礎を理解する: AWS IAM、KMS、Security Hub、GuardDuty、ConfigなどのAIソリューションのセキュリティを強化し、コンプライアンスとガバナンススキームを構築するために必要なAWSサービスとベストプラクティスの基礎を理解します。

  • AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 認定資格試験の準備:認定資格試験でカバーされる主要ドメイン固有の重要な知識を整理し、問題解決能力をインキュベートすることで、試験に合格する可能性を高めます。

この講義の特徴

問題の問題を解決するために、問題の正確で客観的な解説を提供する

プレゼンテーション1

本講義の重要な強み (1)

受講生が問題の理解に基づいて問題を解決できるように客観的で豊富な解説を提供し、動画自体では正解非公開

正解は別のPDF文書として提供

この講義の重要な強み (2)

多くの出資問題を解明し理解することによって、AIF-C01の完全征服

これらのキーワードは、AWS AI 認定資格(AIF-C01)の重要な内容と、受講生が学習を通じて得られる主な概念を網羅しています。

1. AWS AI/ML サービス:

  • Amazon SageMaker(セージメーカー)

  • Amazon Rekognition (録音)

  • Amazon Comprehend (コンプリヘンド)

  • Amazon Polly (ポリ)

  • Amazon Lex(レックス)

  • Amazon Transcribe (トランススクライブ)

  • Amazon Bedrock(ベッドロック)

  • Amazon Titan(タイタン)

2.機械学習(Machine Learning)基本:

  • 地図学習 (Supervised Learning)

  • 非マップ学習 (Unsupervised Learning)

  • 強化学習 (Reinforcement Learning)

  • 分類(Classification)

  • 回帰 (Regression)

  • クラスタリング (Clustering)

  • データ前処理 (Data Preprocessing)

  • モデルトレーニング(Model Training)

  • モデル評価(Model Evaluation)

  • モデルのデプロイ(Model Deployment)

  • 過適合(Overfitting)/過少適合(Underfitting)

  • ハイパーパラメータのチューニング (Hyperparameter Tuning)

3. 生成型AI(Generative AI)と基盤モデル(Foundation Models):

  • 生成的敵対ニューラルネットワーク(GAN)

  • バリアントオートエンコーダ(VAE)

  • トランスフォーマーモデル (Transformer Model)

  • 巨大言語モデル(LLM, Large Language Model)

  • プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering)

  • 微調整(Fine-tuning)

  • 検索拡張の生成 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

  • 潜在スペース (Latent Space)

  • データ拡張 (Data Augmentation)

4. 責任ある AI (Responsible AI):

  • 公平性(Fairness)

  • 透明性(Transparency)

  • 説明可能性(Explainability, XAI)

  • プライバシー (Privacy)

  • セキュリティ(Security)

  • ロバスト性(Robustness)

  • 弾力性(Resilience)

  • 人間監督 (Human Oversight)

  • AI倫理(AI Ethics)

  • 偏向緩和(Bias Mitigation)

  • SageMaker Clarify(セージメーカークラリファイ)

5. 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:

  • AWS Identity and Access Management (IAM)

  • AWS Key Management Service (KMS)

  • AWS Config (コンフィグ)

  • AWS GuardDuty(ガードデューティ)

  • AWS Security Hub (セキュリティハブ)

  • AWS CloudTrail (クラウドトレイル)

  • Amazon Macie (メイシー)

  • AWS WAF(ウェブアプリケーションファイアウォール)

  • AWS Shield(シールド)

  • ネットワークセキュリティ(VPC、セキュリティグループ、NACL)

  • データ暗号化(暗号化)

  • コンプライアンス(コンプライアンス - GDPR、HIPAAなど)

  • AIガバナンス(AI Governance)

  • AWS Well-Architected フレームワーク

  • 共同責任モデル(Shared Responsibility Model)

6. 一般/その他:

  • 自然言語処理(NLP、Natural Language Processing)

  • コンピュータビジョン(Computer Vision)

  • 音声認識(Speech Recognition)

  • テキスト音声変換(TTS、Text-to-Speech)

  • チャットボット (Chatbot)

  • API (Application Programming Interface)

Q. AIF-C01認定試験に最新の出題問題が反映されていますか?

実際に資格試験に出題されている問題を反映しているため、実際の問題と非常に似ているか同じです。

受講前の注意

練習環境

該当なし

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、サンプルの問題など)

  • 分量と容量、その他の学習資料の特徴や注意事項など

選手の知識と注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須選手の知識の有無

  • 講義映像品質(音質・画質)など受講に直接関連した内容および推奨学習方法

  • 質問/回答と今後の更新に関する内容

  • 講義および学習資料著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ITおよび非ITの専門家

  • AI/ML分野関心者

  • ビジネスリーダーおよび管理者

  • 学生及び就活生

こんにちは
です。

250

受講生

38

受講レビュー

10

回答

4.4

講座評価

13

講座

디펙업(DefecUp) — 배움을 성장으로, 기술을 기회로

(주)디펙업은 “배움이 곧 성장이다”라는 철학으로 출발한 기술 교육 브랜드입니다.
우리는 단순히 지식을 전달하는 회사를 넘어, 사람이 성장하는 길을 설계하는 이러닝 기업입니다.

AI, 보안, 데이터, 스마트팩토리 등 빠르게 변하는 기술 시대 속에서
누구나 자신의 역량을 업그레이드할 수 있도록, 디펙업은 쉽고 실용적인 융합형 이러닝 콘텐츠를 만듭니다.

디펙업에서 운영하는 브랜드는 두 가지가 있습니다.

 

디펙업(DefecUp) 브랜드는 “기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 가르친다”는 철학을 바탕으로, IT·AI·보안·데이터·산업 디지털화 분야 중심의 전문 국가공인 및 국가 기술 이러닝 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

바이트탐정(Byte Detective)은 디펙업(DefecUp)의 교육 철학을 대표하는 콘텐츠 브랜드로,
“지식을 탐정하듯 분석하고, 기술의 단서를 찾는다”는 콘셉트를 중심으로 합니다.
즉, 바이트탐정은 학습자가 IT 보안·AI·데이터 분야의 핵심 원리를 흥미롭게 이해하도록 돕는 융합형 중심 학습 브랜드입니다.

 

"배움을 성장으로"

カリキュラム

全体

7件 ∙ (5時間 20分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

1件

1.0

1件の受講レビュー

  • 최영순님의 프로필 이미지
    최영순

    受講レビュー 1

    平均評価 1.0

    1

    100% 受講後に作成

    AI로 문제은행만 읽음. 강의 내용엔 답도 없음. 기출문제 다운로드 받는데 66000만원을 주는 수강 내용임.

    • 디펙업
      知識共有者

      학습자님 안녕하세요. 학습에 불편을 드렸다면, 죄송합니다. 본 기출문제 풀이 과정의 의도는 본문에서 문제를 읽고, 어떤 방향으로 문제를 풀어볼지 생각하시라는 의도에서 보충 설명은 하되 보기는 별도로 읽지 않도록 제작한 것입니다. 그리고, 이 강의의 특징란에 동영상에서 정답은 공개하지 않는다고 했는데, 그것까지는 확인을 못하셨던 것 같아요. 그리고 수강하시기 전에 미리 보기 동영상도 제공하는데 그것까지는 확인을 하셨는지 모르겠네요. 즉, 학습을 하시면서 문제를 풀기 전에 문제의 출제 의도를 파악하고, 한 번 생각하시라는 의도에서 제작한 것입니다. 또한 문제의 정답과 풀이에 대한 상세한 것은 별도의 PDF로 다운로드 가능합니다. 아마도 학습자님의 의도와는 맞지 않으셨던 것 같아서 죄송한 마음 뿐입니다. 다음부터는 이러한 피드백을 주신 것을 바탕으로 첨진적으로 개선해 나가도록 하겠습니다. 감사합니다.

¥8,290

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