AWS認定AIプラクティショナー 合格テキスト＆演習問題
近日刊行
AI時代を生き抜くための資格
AWSのAIを今こそ学ぼう！
AWSのAIを今こそ学ぼう！
トレノケート株式会社 高山裕司［著］
A5判 342ページ
定価：2,750円（税込）
ISBN：978-4-86594-474-7
2026年5月上旬刊行
クラウド市場を牽引するAWS。中でも、いま大きな注目を集めているのがAI分野です。
本書は、AWS認定AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）の試験対策書です。試験ガイドに沿った内容を体系的かつ網羅的に解説するとともに、AIや機械学習の理解に必要な基礎概念についても丁寧に説明しています。さらに、章末問題と模擬試験問題により、知識の定着と実践力の強化をしっかりサポート。合格に直結する力を効率よく身に付けることができます。
内容詳細
■本書の主な内容
第1章 AWS認定AIプラクティショナー（AIF-C01）試験の概要
1.1 AWS認定の概要
1.2 AWS認定AIプラクティショナー（AIF-C01）
1.3 試験の準備
1.4 AWSの概要と基盤サービス
1.2 AWS認定AIプラクティショナー（AIF-C01）
1.3 試験の準備
1.4 AWSの概要と基盤サービス
第2章 AIと機械学習の基礎
2.1 AIおよび機械学習の基本的な概念と用語
2.2 AI、機械学習、深層学習の共通点と相違点
2.3 機械学習と推論
2.4 機械学習で扱うデータ形式
2.5 機械学習モデルの学習方法
2.6 機械学習アルゴリズム
2.7 AWSのマネージドAI/MLサービス
章末問題
2.2 AI、機械学習、深層学習の共通点と相違点
2.3 機械学習と推論
2.4 機械学習で扱うデータ形式
2.5 機械学習モデルの学習方法
2.6 機械学習アルゴリズム
2.7 AWSのマネージドAI/MLサービス
章末問題
第3章 機械学習開発ライフサイクル
3.1 機械学習パイプラインの概要
3.2 機械学習モデルのソース
3.3 本番環境でのモデル使用
3.4 機械学習パイプラインとAWSサービス
3.5 MLOpsの概要
3.6 機械学習モデルの評価
章末問題
3.2 機械学習モデルのソース
3.3 本番環境でのモデル使用
3.4 機械学習パイプラインとAWSサービス
3.5 MLOpsの概要
3.6 機械学習モデルの評価
章末問題
第4章 生成AIの基礎
4.1 生成AIの概念
4.2 生成AIのユースケース
4.3 生成AIのメリットとデメリット
4.4 基盤モデルを利用した開発ライフサイクル
4.5 生成AIアプリケーションのためのAWSサービス
4.6 AWSの生成AIサービスのメリットと考慮点
章末問題
4.2 生成AIのユースケース
4.3 生成AIのメリットとデメリット
4.4 基盤モデルを利用した開発ライフサイクル
4.5 生成AIアプリケーションのためのAWSサービス
4.6 AWSの生成AIサービスのメリットと考慮点
章末問題
第5章 基盤モデルの活用
5.1 生成AIアプリケーション設計の全体像
5.2 基盤モデルの選定
5.3 推論パラメータと応答制御
5.4 基盤モデルのカスタマイズ
5.5 マルチステップタスクの設計とエージェントの活用
章末問題
5.2 基盤モデルの選定
5.3 推論パラメータと応答制御
5.4 基盤モデルのカスタマイズ
5.5 マルチステップタスクの設計とエージェントの活用
章末問題
第6章 責任あるAI
6.1 責任あるAIの概要
6.2 生成AIの法的・社会的リスク
6.3 責任あるAIの特徴の特定とモデル選定
6.4 データセットの品質とバイアス
6.5 モデルの透明性と説明可能性
章末問題
6.2 生成AIの法的・社会的リスク
6.3 責任あるAIの特徴の特定とモデル選定
6.4 データセットの品質とバイアス
6.5 モデルの透明性と説明可能性
章末問題
第7章 セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス
7.1 AIシステム保護の基本
7.2 コンプライアンスとガバナンス
章末問題
7.2 コンプライアンスとガバナンス
章末問題
第8章 模擬試験
8.1 模擬試験問題
8.2 模擬試験問題の解答と解説
8.2 模擬試験問題の解答と解説