エンジニアK

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)のAIセキュリティを図解。責任共有モデルを起点に、IAM・暗号化・Macie・PrivateLink・GuardDutyとAI固有脅威への対策を無料で解説します。

ROUGEとBLEUの違いを比較表で整理。ROUGE＝要約・再現率重視、BLEU＝翻訳・適合率重視、BERTScoreは意味の近さ。AIF-C01頻出の生成AI評価指標を、Amazon Bedrockの評価機能まで図解でやさしく解説します。

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)で頻出の、事前学習・継続事前学習・ファインチューニング・蒸留の違いとRAGとの使い分けを図解。Amazon Bedrockのモデルカスタマイズも解説します。

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)で問われるプロンプト攻撃（インジェクション/ジェイルブレイク等）と、Amazon Bedrock Guardrailsによる対策を図解で解説します。

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)頻出のプロンプトエンジニアリングを図解。Zero-shot/Few-shot/Chain-of-Thoughtの違いとAWS推奨のベストプラクティスを無料で解説します。

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)頻出のAIエージェントを、Amazon Bedrock Agentsの仕組み（ReActループ・アクショングループ・ナレッジベース）とあわせて図解。生成AIとの違いも解説します。

AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)向けに、基盤モデルの選定基準、推論パラメータ(temperature等)、カスタマイズの4手法(インコンテキスト学習/RAG/ファインチューニング/事前学習)の使い分けを図解で解説します。

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。

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。

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。