はじめに
AWS Skill Builderでは、多様なトレーニングを提供しており、その中にはAI関連のトレーニングも含まれています。今回、これらのAI関連のトレーニングをご紹介いたします
ご紹介するものはすべて無料枠であり、AI（人工知能）初学者向けとなっております。AWSサービスを使用してAIの学習を始めてみたいという方におすすめです。
※記事のリンクは作成（2025/01/15）時点のものとなっており、今後リンク切れとなる可能性がありますので、その点ご留意ください。
AWS Skill Builderとは
AWSを学ぶことに特化した、AWS公式のeラーニングです。 認定試験向けのコースが多いようですが、各サービスや特定の要件に関するトレーニングもありますので、興味のある分野を重点的に学ぶことができます。
記事紹介
1．Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Japanese)
AIに関する基礎的な内容について短いながらもわかりやすくまとめられています。
AIという広義な概念から始まり、Machine Learning（機械学習・以下MLと表記）、Deep Learning（機械学習・以下DLと表記）、GenAI（以下生成AIと表記）とだんだん対象を絞って進んでいくので、初学者にとってイメージしやすいと感じます。
AWSにおけるAI/MLサービスや生成AIサービスについても紹介されていますので、使用開始する前に一読していただければと思います。
2．Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Japanese)
「Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence」ではAI・ML・生成AIの定義的な説明にとどまっていましたが、ここではそれぞれの概要についてより詳細に説明されています。
また、AI・ML・生成AIそれぞれのユースケースについてまとめられていますので、実際のビジネスにおいてどのように活用されているか、より具体的にイメージできると思います
3．Responsible Artificial Intelligence Practices (Japanese)
AIを開発・活用するにあたって、倫理的・道徳的かつ社会的責任を持って使用する必要があります。
ここではその責任あるAIとは何か、開発するにあたって考慮すべき点は何かについて説明されています。
以前、差別的な発言をしてしまうボットAIがリリースされ大きな話題となりました。今後このような事態を防ぐために、携わる方々すべてに（既知の内容であっても）見ていただきたいと思います。
4．Developing Machine Learning Solutions (Japanese)
ML開発を行うにあたって検討する必要があるライフサイクルである「MLOps」についての説明となっており、ML開発を行うにあたっての一連の流れを理解することができます。
また、AWSが提供しているMLサービスであるSageMakerについても紹介されています。
5．Introduction to Amazon SageMaker (Japanese)
SageMakerについての概要説明動画です。
一連の操作方法を紹介していますが、Notebookを用いての説明がありますので、PythonやNotebookなどについての事前知識を持っておく必要があります。
6．Generative AI for Executives (Japanese)
生成AIについての概要説明動画です。
Amazon BedrockやAmazon Q Businessなど、AWSが提供する生成AIサービスについても紹介されています。
7．Amazon Q Business Getting Started (Japanese)
AWSが提供する生成AIを搭載したアシスタントであるAmazon Q Businessについての説明です。
アーキテクチャや各種サービスとどのように連携されているか、どのようなことができるのかのユースケースの紹介などもあり、より具体的にイメージしやすい内容です。
8．Amazon Bedrock Getting Started (Japanese)
フルマネージドサービスであるAmazon Bedrockについての説明です。
アーキテクチャや各種サービスとどのように連携されているか、どのようなパラメータがあるか、どのようなことができるのかのユースケースの紹介などもあり、より具体的にイメージしやすい内容です。
9．Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Japanese)
生成AIのライフサイクルについてまとめられています。
どのような基盤モデルを使用すべきか、チューニング方法としてどのようなものがあるか、評価基準はどうするかなど、生成AI開発を行うにあたっての一連の流れを理解することができます。
10．Essentials of Prompt Engineering (Japanese)
生成AIにおいて適切な出力を得るための手法であるプロンプトエンジニアリングの概要がまとめられています。
そもそもプロンプトとは何かから始まり、エンジニアリングの手法、敵対的プロンプトなど、押さえておくべき項目について理解することができます。
11．Optimizing Foundation Models (Japanese)
検索拡張生成（RAG）とファインチューニングの概要がまとめられています。
それぞれがどのようなアプローチを行っており、どのような効果が期待できるのか、評価はどのように行うのかなど、一通りの項目が網羅されています。
12．Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Japanese)
ビジネスにおいてAIシステムを使用する上でのガバナンスやコンプライアンスといった観点は非常に重要です。
ここでは一般的に考慮すべき事項やアプローチの手法について説明されています。
また、AWSが提供するサービスについても合わせて説明されています。
最後に
紹介させていただいたトレーニングを一通り実施していただくことで、AIとAWSが提供するサービスについての概要を理解することができると思います。 ここで得た知識をベースに、より深く、より特化した知識習得を目指していただければと思います。
AI開発経験のある方やMLOps、LLM開発に興味のある方は、ぜひご応募ください。 あなたのスキルと情熱をお待ちしています。
ここまでお読みいただき、ありがとうございました。 今回の記事がお役に立てれば幸いです。
