AI・機械学習の基礎
AI・MLの概念と選択判断
AWS Certified AI Practitioner
AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）rev.1.1の全69 objectivesを、公式5 domainsに対応するカテゴリで体系的に学びます。
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AI・機械学習の基礎
AIの基本用語：モデル・学習・責任
モデル、アルゴリズム、学習、推論、ニューラルネットワーク、LLM、バイアス、公平性をAIF-C01 objective 1.1.1に沿って整理します。
AI・機械学習の基礎
AI・ML・深層学習・エージェント型AI
AI・ML・深層学習・エージェント型AIを、AIF-C01の公式objective 1.1.2に沿って、包含関係、役割、例、誤解修正で整理します。
AIのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス
AWSのAIセキュリティ制御と責任共有
AWSのAIセキュリティ制御と責任共有を、AIF-C01の公式objective 5.1.1に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
基盤モデルの活用
基盤モデル選択と推論パラメータ
基盤モデル選択と推論パラメータを、AIF-C01の公式objective 3.1.1・3.1.2に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
生成AIの基礎
生成AIの構成要素：トークン・埋め込み・モデル
生成AIの構成要素：トークン・埋め込み・モデルを、AIF-C01の公式objective 2.1.1に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
責任あるAI
責任あるAIの原則とガードレール
責任あるAIの原則とガードレールを、AIF-C01の公式objective 4.1.1・4.1.2に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
基盤モデルの活用
RAGとベクトルデータベース
RAGとベクトルデータベースを、AIF-C01の公式objective 3.1.3・3.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
AIのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス
データ来歴・品質・アクセス・完全性
データ来歴・品質・アクセス・完全性を、AIF-C01の公式objective 5.1.2・5.1.3に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
責任あるAI
持続可能なモデル選択と法的リスク
持続可能なモデル選択と法的リスクを、AIF-C01の公式objective 4.1.3・4.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
AI・機械学習の基礎
推論方式とデータの種類
推論方式とデータの種類を、AIF-C01の公式objective 1.1.3・1.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
生成AIの基礎
生成AIユースケースと基盤モデルのライフサイクル
生成AIユースケースと基盤モデルのライフサイクルを、AIF-C01の公式objective 2.1.2・2.1.3に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
AIのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス
AIのセキュリティ・プライバシーとプロンプト脅威
AIのセキュリティ・プライバシーとプロンプト脅威を、AIF-C01の公式objective 5.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。
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