本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 8月 | |
| 9月 | |
| 10月 | |
| 11月 | 1 |
| 12月 | |
| 1月 |
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)演習テストを紹介させて頂きます。
この演習テストは、Udemy のベストセラー講師である Stephane Maarek 氏と Abhishek Singh 氏により共同作成されたものです。両氏は合計18個のAWS認定資格を取得し、またその経験を活かして実際の試験に近い問題を提供します。また、本演習テストの日本語訳は Udemy で AWS のコースを20以上提供しており、本コース公開時点ですべてのAWS認定資格を取得している Maruchin Tech によるものです。
実際の認定試験を想定した難易度、詳細な解説、試験で注意すべき Tips、また、根拠となるAWS公式ドキュメントのリンク等を含みます。AIF-C01試験のすべてのドメインを網羅します。
この演習テストは「試験前の最後の総仕上げ」として有効です。それでは、AWS認定資格を取得しましょう!
本コースの特徴
オリジナルの問題と解説
4回分の演習テスト(計4回×65問)
実際の試験を想定した難易度と品質
サンプル問題
次のうち、Amazon Bedrock におけるモデルのカスタマイズ方法はどれですか?(2つ選択)
継続的な事前学習(Continued Pre-training)
ファインチューニング(Fine-tuning)
情報検索型生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)
ゼロショットプロンプティング(Zero-shot prompting)
チェイン・オブ・ソートプロンプティング(Chain-of-thought prompting)
正解:1, 2
解説:
正解
1. 継続的な事前学習(Continued Pre-training)
未ラベルのデータを使用してモデルを事前学習し、特定の入力タイプに適用させます。これにより、特定のドメインに対するモデルの理解が向上します。
2. ファインチューニング(Fine-tuning)
ラベル付きデータやパラメータを調整して、特定のタスクに合わせてパフォーマンスを向上させます。トレーニングデータセットを活用することで、特定タスクの入力に対する出力を適切に生成できるようになります。
不正解
3. 情報検索型生成(RAG)
リアルタイムデータを考慮してモデルの応答をカスタマイズしますが、これはモデルカスタマイズ方法には該当しません。
4. ゼロショットプロンプティング & 5. チェイン・オブ・ソートプロンプティング
これらはプロンプトエンジニアリングの手法であり、モデルカスタマイズ方法には該当しません。
コースの特徴
繰り返し試験が可能
完全オリジナルの問題集
講師への質問サポート
詳細な解説付き
Udemyアプリでモバイル対応
30日間返金保証
講師紹介
Stephane Maarek と Abhishek Singh の2人が共同で作成しました。
私たちは、AWS認定資格取得を目指す250万人以上の学生をサポートしてきました。これまでに80件以上のレビューをいただいています。
このコースがあなたの試験準備にとって最良の選択肢になると信じています。
AWS認定AIプラクティショナー試験の合格を心よりお祈りいたします!
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
・AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 合格体験記[2025-11-24に投稿]