Tanúsítvány: AWS AIF-C01 – újabb kaland az AI világában
Van abban valami különösen jó érzés, amikor az ember nemcsak tanul valamit, hanem közben érzi is, hogy a korábbi tudása elkezd jobban összeállni. Mint tudjátok, idén egy olyan kihívást adtam magamnak, hogy az év első felében minden hónapban leteszek egy felhős vagy AI-hoz kapcsolódó vizsgát. Nem azért, mert a tanúsítvány önmagában mindent megold, hanem azért, mert szerettem volna újra és újra megmérettetni magam a nagy felhőszolgáltatók világában. Ezzel is inspirálni azokat, akik évek óta tanulnak, hogy időnként mérettessék meg magukat.
Februárban a Google Generative AI Leader vizsgára esett a választás. Ez logikus lépés volt, mert az AI-val már több mint három éve foglalkozom mélyebben, természetesen a cloud mellett. Márciusban jött az Azure AI-900, amely szintén sikeres lett. Áprilisban pedig következett az AWS Certified AI Practitioner, vagyis az AIF-C01 vizsga. Ezt is sikeresen teljesítettem.
Őszintén bevallom, hogy a három közül ezt élveztem a legjobban.
Nem mély technikai vizsga, de nem is üres elmélet
Az AWS Certified AI Practitioner nem fejlesztői vagy mély machine learning vizsga. Nem kell modelleket kódolni, nem kell ML pipeline-t építeni, és nem kell matematikai részletekben elveszni. Ettől viszont még nem nevezném könnyűnek.
A vizsga hivatalos leírása szerint az AIF-C01 célja, hogy igazolja az AI, ML, generative AI fogalmak, az AWS AI eszközök, a felelős AI használat, valamint a security, compliance és governance alapvető ismeretét. Ez nekem nagyon szimpatikus irány, mert pontosan erre van szüksége sok cégnek is: nem mindenki akar modellt tréningezni, de egyre több embernek kell értenie, mire jó az AI, mikor hasznos, mikor kockázatos, és milyen szolgáltatásokkal lehet elindulni.
A vizsga szerintem azoknak különösen hasznos, akik cloud, data, governance, security vagy üzleti technológiai irányból közelítenek az AI felé. Kezdőknek is jó lehet, de csak akkor, ha nem csak vizsgakérdéseket magolnak, hanem tényleg megértik az alapfogalmakat.
Ami miatt az AWS AI világa különösen izgalmas
A felkészülés közben újra feltűnt, mennyire sokféle AI szolgáltatás létezik AWS-en belül. Nem csak az Amazon Bedrockról van szó, bár kétségtelenül ez az egyik legfontosabb szolgáltatás a generative AI alkalmazások építéséhez.
Érdemes ismerni például az Amazon SageMaker AI-t, ha valaki modellek építésével, tanításával vagy deploymenttel foglalkozna a gépi tanulás világában (ML). Ott van az Amazon Q Business és az Amazon Q Developer, amelyek már sokkal inkább a vállalati tudás, fejlesztői munka és produktivitás irányából érdekesek. Az Amazon Nova az AWS saját foundation model családja. Az Amazon Bedrock AgentCore és a Strands Agents SDK pedig már az agentic AI világ felé mutat.
A célzottabb AI szolgáltatások között ott van az Amazon Polly szövegfelolvasásra, az Amazon Transcribe beszédből szöveg készítésére, az Amazon Lex chatbotokhoz és beszélgető interfészekhez, az Amazon Comprehend szövegelemzéshez, az Amazon Rekognition képek és videók elemzéséhez, az Amazon Textract dokumentumokból történő adatkinyeréshez, az Amazon Kendra vállalati kereséshez, valamint az Amazon Personalize személyre szabott ajánlórendszerekhez.
És akkor még nem beszéltünk az olyan érdekesebb irányokról, mint az AWS Health AI Hub, amely az egészségügyi AI megoldásokra koncentrál, vagy az AI Stylist demó, amely jól megmutatja, hogyan lehet generative AI-t kiskereskedelmi vállalkozások és személyre szabott ajánlások köré építeni. A PartyRock pedig egy nagyon jó játszótér azoknak, akik kódolás nélkül szeretnének generative AI app-okat kipróbálni.
Miért volt ez nekem ennyire hasznos?
A legnagyobb értéke számomra az volt, hogy rendszerezte a korábbi tudásomat. Az AI világában nagyon könnyű elveszni a modellek, agentek, RAG megoldások, embeddingek, governance kérdések és platformszolgáltatások között. Ez a vizsga segíthet mindenkinek újra átlátni, melyik építőkocka mire való.
A felkészüléshez YouTube-on is találhatók ingyenes tananyagok vagy az Udemy-n fizetős képzések, de én azt javaslom, hogy senki ne csak egy forrásból készüljön. Érdemes mellé megnézni a hivatalos AWS exam guide-ot, az AWS Skill Builder anyagokat, és közben kipróbálni legalább néhány szolgáltatást. Nem kell mindent mélyen konfigurálni. Első körben bőven elég megérteni, mire való az Amazon Bedrock, hogyan illeszkedik ide a SageMaker AI, és milyen problémákra adnak gyors választ a purpose-built AI szolgáltatások. Ez utóbbira van már képzésem is a Mentor Klubnál.
Én nagyon élveztem a felkészülést, és maga a vizsga is jó élmény volt. Ha jól emlékszem, hamar végeztem. Ez nem azt jelenti, hogy minden kérdés triviális volt, hanem azt, hogy az elmúlt évek tapasztalata és a felkészülés alatt sikerült annyira összerakni a képet, hogy magabiztosan tudtam haladni.
Mi jön ezután?
Megvan ez a vizsgám is, és ennek nagyon örülök. Most már mindegyik felhő-szolgáltatónál sikerrel megmérettettem magam.
Májusban egy Google tanúsítvány megújítása következik. Erről is írni fogok, utána viszont egy rövid szünetet tartok a vizsgák világában. Ennek nagyon jó oka van: felkérést kaptam hat (6) AI képzés elkészítésére a Mentor Klubnál, és most erre szeretnék fókuszálni.
Hogy az AI mely területét fedik le ezek a képzések, az legyen egyelőre titok. Annyit azonban szívesen elárulok, hogy mindegyik a Google Cloud és a Gemini világába segít elmélyedni.
Tehát a cloud-os képzéseim mellett már az Mesterséges Intelligencia világába is elkalauzollak, ha tagja vagy a Mentor Klubnak.
Ha te is most ismerkedsz az AI és a cloud világával, szerintem az AWS Certified AI Practitioner jó irány lehet. Nem azért, mert ettől valaki azonnal AI architect lesz, hanem azért, mert segít tisztábban látni. Márpedig ma ez óriási érték, mert hamar el lehet veszni a hatalmas zajban.
Ha érdekelnek a felhős és AI-os tanulási utak, érdemes követned a következő bejegyzéseket is, mert hamarosan jön a Google tanúsítvány megújításának története, utána pedig még több gyakorlati AI és Cloud téma. Ugye Te is várod már?
