AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)の出題範囲を1ページに地図化しました。
5つのドメインごとに学ぶべきテーマを並べています。上から順に進めれば、ムリなく全範囲をカバーできます。
まだの方は先に 試験概要 をどうぞ。
おすすめの学習順：配点の大きい ドメイン2 → 3 を中心に、
土台のドメイン1、AWS固有のドメイン5、最後にドメイン4 という順がバランス良好です。
凡例：⏳準備中 ／ 📝ドラフト ／ ✅公開
土台のドメイン1、AWS固有のドメイン5、最後にドメイン4 という順がバランス良好です。
凡例：⏳準備中 ／ 📝ドラフト ／ ✅公開
ドメイン1：AI/MLの基礎 （配点20%）
- ⏳ D1-1 AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの違い
- ⏳ D1-2 AIの実ユースケースと「向き・不向き」
- ⏳ D1-3 AWSのAIマネージドサービス一覧（Comprehend/Lex/Polly ほか）
- ⏳ D1-4 機械学習のライフサイクルとMLOps
ドメイン2：生成AIの基礎 （配点24%）
- ⏳ D2-1 トークン・埋め込み・Transformer入門
- ⏳ D2-2 生成AIの長所と限界（ハルシネーションとは）
- ⏳ D2-3 基盤モデル（FM）のライフサイクル
- ⏳ D2-4 AWSの生成AIサービス（Amazon Bedrock 入門）
ドメイン3：基盤モデルの応用 （配点28%・最大）
- ⏳ D3-1 FMアプリ設計（モデル選定・推論パラメータ／temperature）
- 📝 D3-2 RAG入門とAmazon Bedrock Knowledge Bases
- ⏳ D3-3 AIエージェントとAmazon Bedrock Agents
- ⏳ D3-4 プロンプトエンジニアリング技法（Few-shot／Chain-of-Thought）
- ⏳ D3-5 プロンプト攻撃とガードレール（プロンプトインジェクション対策）
- ⏳ D3-6 学習とファインチューニング（RAGとの違い）
- ⏳ D3-7 基盤モデルの性能評価（ROUGE／BLEU／BERTScore）
ドメイン4：責任あるAI （配点14%）
- ⏳ D4-1 責任あるAIの原則とバイアス・公平性
- ⏳ D4-2 透明性と説明可能性（SageMaker Model Cards）
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス （配点14%）
- ⏳ D5-1 AIシステムのセキュリティ（IAM・暗号化・責任共有モデル）
- ⏳ D5-2 ガバナンスとコンプライアンス（Config／CloudTrail／Audit Manager）
🎯 理解できたら腕試し
※本マップはAWS公式試験ガイド(AIF-C01)の5ドメイン構成に基づき、エンジニアKが作成しています。記事公開に合わせてリンクを順次有効化します。
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