エンジニアK

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。

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。

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。

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。

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。

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。