AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
L’examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) est conçu pour les personnes qui souhaitent démontrer une compréhension fondamentale des concepts d’IA et des outils d’IA AWS. Cette certification se concentre sur les applications métier pratiques de l’IA.
Rubriques
Introduction
L’examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
L’examen valide également la capacité d’un candidat à effectuer les tâches suivantes :
Décrire les concepts, méthodes et stratégies liés à l’IA, au ML et à l’IA générative en général et sur AWS
Identifier l’utilisation appropriée des technologies d’IA/de ML et d’IA générative pour résoudre les problèmes métier
Déterminer les types de technologies d’IA/de ML appropriés devant être appliqués à des cas d’utilisation spécifiques
Utiliser les technologies d’IA, de ML et d’IA générative de manière responsable
Description du candidat cible
Le candidat cible doit avoir au moins 6 mois d’expérience avec les technologies d’IA/de ML sur AWS. Le candidat cible utilise des solutions d’IA/de ML sur AWS, mais ne les crée pas nécessairement.
Connaissances AWS recommandées
Le candidat cible doit maîtriser les sujets AWS suivants :
Connaissance des principaux services AWS (par exemple, Amazon EC2, Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Bedrock et IA Amazon SageMaker) et des cas d’utilisation des principaux services AWS
Connaissance du modèle de responsabilité partagée d’AWS en matière de sécurité et de conformité dans le Cloud AWS
Connaissance de la Gestion des identités et des accès AWS (IAM) pour sécuriser et contrôler l’accès aux ressources AWS
Connaissance des modèles de tarification des services AWS
Tâches n’entrant pas dans le cadre des exigences pour le candidat cible
La liste suivante contient les tâches que le candidat cible n’est pas censé être en mesure d’effectuer. Cette liste n’est pas exhaustive. Ces tâches ne font pas partie du champ de l’examen :
Développement ou codage de modèles ou d’algorithmes d’IA/de ML
Mise en œuvre de techniques d’ingénierie des données ou d’ingénierie des fonctionnalités
Exécution du réglage des hyperparamètres ou de l’optimisation du modèle
Création et déploiement de pipelines ou d’infrastructures d’IA/de ML
Réalisation d’analyses mathématiques ou statistiques de modèles d’IA/de ML
Mise en œuvre de protocoles de sécurité ou de conformité pour les systèmes d’IA/de ML
Développement et mise en œuvre de cadres et de politiques de gouvernance pour les solutions d’IA/de ML
Contenu de l’examen
Types de questions
L’examen contient un ou plusieurs des types de questions suivants :
Choix multiple : une réponse correcte et trois réponses incorrectes (réponses piège).
Réponse multiple : plusieurs réponses correctes sur cinq options de réponse ou plus. Vous devez sélectionner toutes les bonnes réponses pour valider votre réponse à la question.
Classement : comprend une liste de 3 à 5 réponses pour effectuer une tâche spécifiée. Vous devez sélectionner les bonnes réponses et les placer dans le bon ordre pour valider la question.
Mise en correspondance : comprend une liste de réponses à mettre en correspondance avec une liste de 3 à 7 invites. Vous devez associer toutes les paires correctement pour valider votre réponse à la question.
Les questions sans réponse sont cotées comme étant incorrectes. Il n’y a pas de pénalité lorsque vous vous trompez. L’examen comporte 50 questions qui ont une incidence sur votre score.
Contenu non noté
L’examen comprend 15 questions non notées qui n’ont aucune incidence sur votre score. AWS recueille des informations sur les performances dans le cadre de ces questions non notées. L’objectif est de les évaluer en vue d’une utilisation ultérieure en tant que questions notées. Les questions non notées ne sont pas identifiées comme telles dans l’examen.
Résultats de l’examen
L’examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) est sanctionné par une réussite ou un échec. L’examen est évalué selon une norme minimale établie par les professionnels d’AWS. Ceux-ci observent les bonnes pratiques et directives en matière de certification.
Vos résultats à l’examen sont présentés sous la forme d’un score gradué de 100 à 1 000. Le score minimal pour réussir est de 700. Votre score indique vos performances lors de l’examen dans son ensemble et si vous avez réussi ce dernier. Les modèles de notation graduée permettent de mettre en correspondance des scores de différents formulaires d’examen qui peuvent présenter des niveaux de difficulté légèrement différents.
Votre compte rendu de score peut contenir un tableau des classifications de vos performances au niveau de chaque section. L’examen utilise un modèle de notation compensatoire, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin d’obtenir une note minimale dans chaque section. Vous devez seulement réussir l’examen dans son ensemble.
Chaque section de l’examen présente une pondération spécifique. Certaines sections comportent donc plus de questions que d’autres. Le tableau des classifications contient des informations générales qui mettent en évidence vos points forts et vos points faibles. Les commentaires au niveau des sections doivent être interprétés avec précaution.
Aperçu du contenu
Ce guide de l’examen inclut les pondérations, les domaines de contenu, les tâches et les compétences pour l’examen. Ce guide ne fournit pas une liste exhaustive du contenu de l’examen.
L’examen comporte les domaines du contenu et les pondérations suivants :
Domaine du contenu 1 : principes fondamentaux de l’IA et du ML (20 % du contenu noté)
Domaine du contenu 2 : principes fondamentaux de l’IA générative (24 % du contenu noté)
Domaine du contenu 3 : applications des modèles de fondation (28 % du contenu noté)
Domaine du contenu 4 : directives pour une IA responsable (14 % du contenu noté)
Enquête
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