AWS AI Practitioner (AIF-C01) Track
AWS Certified AI Practitioner
หลักสูตรเจาะลึก 5 โดเมน ตามข้อสอบ AIF-C01 โดยเฉพาะ — ครอบคลุมพื้นฐาน AI/ML, Foundation Models, Amazon Bedrock, SageMaker, ตลอดจน Responsible AI และระบบความปลอดภัยของ AWS
ความคืบหน้ารวม0/24 บท
Module 1
Domain 1: พื้นฐาน AI และ ML
ความแตกต่างของ AI/ML/DL, ML Lifecycle และประเภทของ Machine Learning (20% ของข้อสอบ)
0%
Module 2
Domain 2: พื้นฐาน Generative AI
Foundation Models, Parameters (Temperature), Prompt Engineering และ RAG vs Fine-Tuning (24% ของข้อสอบ)
0%
- Generative AI คืออะไรทำความเข้าใจ Generative AI และความแตกต่างกับ AI ดั้งเดิม · ~5 นาที
- Foundation Models (FMs)รู้จัก LLMs และ Parameters ที่ใช้ควบคุมโมเดล (Temperature, Top-P) · ~7 นาที
- Prompt Engineeringศิลปะการเขียนคำสั่งเพื่อควบคุม Generative AI · ~5 นาที
- Prompt vs RAG vs Fine-tuningเมื่อไหร่ควรใช้วิธีไหนในการปรับแต่ง AI · ~8 นาที
Module 3
Domain 3: ประยุกต์ใช้ Foundation Models
เจาะลึก Amazon Bedrock, Knowledge Bases, AWS AI Services (Rekognition, Textract), Amazon Q และ Model Evaluation (28% ของข้อสอบ)
0%
- Amazon Bedrock คืออะไรบริการ Fully-managed Serverless AI บน AWS · ~6 นาที
- Knowledge Bases for Amazon Bedrockการสร้าง RAG แบบ Fully-managed บน AWS · ~7 นาที
- AWS AI Services (บริการ AI สำเร็จรูป)Rekognition, Polly, Transcribe, Translate, Textract · ~10 นาที
- รู้จักกับ Amazon Qผู้ช่วยอัจฉริยะ (AI Assistant) สำหรับองค์กร · ~5 นาที
- ทำไมเราต้องวัดผล AI?เข้าใจความสำคัญของการวัดผล (Evaluation) เพราะความรู้สึกว่า "ตอบดี" นั้นไม่สามารถวัดผลเป็นตัวเลขในระดับโปรดักชันได้ · ~5 นาที
- การวัดผลแบบมีคำตอบตายตัว (Precision & Recall)เรียนรู้ตัวชี้วัดคลาสสิกสำหรับงานที่ AI ต้องฟันธง เช่น ตรวจจับสแปม, จัดหมวดหมู่ · ~8 นาที
- การวัดผลสายสร้างข้อความ (BLEU & ROUGE)เมื่อคำตอบไม่มีผิดถูก 100% เราจะวัดการแปลภาษาและการสรุปความได้อย่างไร · ~6 นาที
- ใช้ AI ตรวจ AI (LLM-as-a-Judge)ทางออกที่ดีที่สุดในปัจจุบัน เมื่อตัวชี้วัดสถิติไม่ตอบโจทย์ความซับซ้อนของภาษา · ~7 นาที
- การวัดผล RAG และความปลอดภัย (Toxicity / Hallucination)RAGAS, โทนภาษา และการวัดอาการมั่วของ AI เพื่อความปลอดภัยระดับ Enterprise · ~7 นาที
Module 4
Domain 4: จริยธรรม AI
หลักการ Responsible AI (Fairness, Privacy), ปัญหา Bias, Hallucination และการใช้ Guardrails (14% ของข้อสอบ)
0%
- หลักการของ Responsible AIFairness, Explainability, Privacy และ Robustness · ~5 นาที
- Bias และ Toxicityการจัดการกับความลำเอียงและข้อความที่ไม่เหมาะสม · ~6 นาที
- Hallucination (AI มโน)ปัญหาที่ AI มั่นใจในคำตอบที่ผิดๆ และวิธีลดความเสี่ยง · ~5 นาที
- Guardrails for Amazon Bedrockการวางกติกาตีกรอบการทำงานของ AI · ~6 นาที
Module 5
Domain 5: ความปลอดภัยและ Governance
ภัยคุกคาม (Prompt Injection), Data Privacy, และการใช้ IAM/KMS/CloudTrail กับ AI (14% ของข้อสอบ)
0%

