1. 학습 기간 및 계획
1월 31일 부터 시험 당일인 3월 5일, 총 34일 걸려 AWS Certified AI Practitioner 취득했습니다.
학습 자료로 AWS Skill Builders가 제공하는 무료 강의와 Examtopics의 AIF-C01 dump를 적극 활용했습니다.
1) AWS Skill Builders
AI 관련 강의는 각 1시간 분량으로 12개 정도 존재하는데, 저는 필요한 부분만 빠르게 훑어서 제대로 완료한 건 3개 정도 였습니다.
2) Examtopics의 AIF-C01 dump (중요)
회사생활로 세밀하게 공부할 시간이 없어 1주일 정도 강의를 듣다가 바로 Dump로 전환했습니다.
Examtopics는 AIF-C01 항목으로 총 143 문제가 준비되었는데 그 중 32번 까지 무료고, 이후부터는 유료 덤프를 구매해야 했지만 ....
intext:"Question #: *문제번호" inurl:"examtopics" intitle:"Exam AWS Certified AI Practitioner AIF"
"IT스칼라 리팩토링" 과정을 수강하신다면 아시는 그것. Google Dorking keyword를 사용하면 유료 덤프 결제 없이도 문제를 하나하나 확인할 수 있습니다.
불법이 아니며, Examtopics의 문제 토론으로 하나씩 올라오는 문제들을 확인하는 거라서 저는 적극 사용했습니다.
AWS SAA랑 SOA 따기 전에도 이걸 알았더라면 ...
2. AIF-C01 강조 사항 (Tip)
여기서부터는 시험에 자주 나오는 개념, 자격증을 취득했지만 여전히 부족하고 더 배우고 싶은 부분들을 정리했습니다.
- AI 기본 개념 : token, embeddings, context window, epochs, temperature etc.
- AI 사용 시 부작용 : Plagiarism 표절, Data disparity 데이터 불균형,
- ML algorithm : Decision tree, Correlation matrix, Confusion matrix, GAN, f1 score etc.
- 언어 정확도 평가 / 개선 : BERT, ROGUE, BLEU, RAG etc.
- Foundation Model (FM) measure : Accuracy, F2, K-NN, K-means etc.
- Amazon SageMaker 세부 기능 : Feature Store, Canvas, Model Cards, JumpStart, Clarify etc.
- (실습을 곁들인) Amazon Bedrock 세부 기능 : Knowledge base, Guardrails for Amazon Bedrock etc.
- Amazon SageMaker vs. Amazon Bedrock 활용 사례
- 회사·개발자가 이미 AI model을 개발했으며 이를 바로 배포하고 관리하는 환경이 필요하다.
> Amazon SageMaker - 개발·관리 지식이 전혀 없는 사용자가 이미 존재하는 FM으로 AI 서비스를 만들고 싶다.
> Amazon Bedrock
- 회사·개발자가 이미 AI model을 개발했으며 이를 바로 배포하고 관리하는 환경이 필요하다.
- Amazon에서 AI를 구현하기 위한 AWS 기본 서비스 : EC2, S3, OpenSearch engine, CloudTrail, Artifact etc.
