AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】機械学習の開発ライフサイクルとMLOpsとは？図解で解説
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに機械学習の開発ライフサイクル(データ収集→前処理→学習→評価→デプロイ→監視)・MLOps・評価指標(正解率/AUC/F1)を図解で解説します。
2026-05
AIプラクティショナー(AIF) 
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】AWSのAIサービス一覧｜Rekognition・Comprehend・Polly等を用途別に図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに、AWSの主要なAIマネージドサービス（Rekognition/Comprehend/Transcribe/Polly/Translate/Lex ほか）を用途別に図解。SageMakerとの違いも解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】AIの実ユースケースと向き不向きとは？手法の選び方を図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに、AIが価値を生む場面（意思決定支援・自動化・スケール）と機械学習が向かない場面、手法の選び方（回帰・分類・クラスタリング）、代表的なユースケース（画像認識・NLP・音声認識・レコメンド・不正検知・需要予測）を図解で解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの違いとは？図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに、AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの違い（入れ子の関係）、教師あり/なし/強化学習、バッチ/リアルタイム推論、データの種類を図解で解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】Amazon Bedrockとは？AWSで生成AIを使う基盤サービスを図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けにAmazon Bedrockを図解。複数の基盤モデルを単一APIで使う仕組み、RAG/エージェント/ガードレール、他のAWS生成AIサービス(JumpStart/Amazon Q/PartyRock)、トークン課金などコストの考え方まで解説。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】基盤モデルのライフサイクルとは？データ選定からデプロイまで図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに基盤モデル(FM)のライフサイクル(データ選定→モデル選定→事前学習→ファインチューニング→評価→デプロイ→フィードバック)を図と具体例、AWS(Bedrock/SageMaker)文脈で解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】生成AIの長所と限界とは？ハルシネーションをわかりやすく解説
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに、生成AIの長所と限界、ハルシネーションの仕組みと対策(RAG/Guardrails/人間の確認)、モデル選定の観点を解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】トークン・埋め込み・Transformerとは？生成AIの基礎用語を図解
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)の生成AI基礎用語を図解。トークン・チャンク・埋め込み(ベクトル)・Transformer・拡散モデルを初心者向けにやさしく解説します。
AIプラクティショナー(AIF) 【AIF-C01】無料模擬試験｜AWS認定AIプラクティショナー 本番形式65問（分野別・解説つき）
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)の無料模擬試験。5ドメインから厳選した解説付き4択問題13問で、登録不要・無料で実力をチェックできます。
AIプラクティショナー(AIF) RAGとは？Amazon Bedrock Knowledge Basesで仕組みを図解【AIF-C01】
AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)で頻出のRAGを、Amazon Bedrock Knowledge Basesの仕組みとともに図解。ファインチューニングとの違いや試験ポイントも解説します。