我如何在 24 小时内完成 AWS Certified AI Practitioner 认证

我最近花了24小时准备并通过了 AWS Certified AI Practitioner 认证考试。这篇文章将具体说明我的准备方法，让你了解如何有效率地准备这项考试。

⚠️ 重要提醒：本文分享的加速学习方法需要预备相关知识基础。由于笔者具备云计算和机器学习的实践经验，因此能够在短时间内掌握课程内容。建议读者依据个人的专业背景和学习进度，妥善规划准备时程。

考前准备

以下是我在展开这 24 小时考试准备之前的个人背景：

• 对云计算有基本概念
• 熟悉 AWS 核心服务，包括 IAM、Amazon S3 和 CloudTrail
• 了解生成式 AI (Generative AI) 的基本原理，有使用 Amazon Bedrock 的经验，也懂得基本的 Prompt Engineering 技巧
• 通过网络文章和讨论，对 AI/ML 相关术语有基本认识，但没有太多实践经验

如果没有云技术的背景知识，请务必给自己更多的学习时间。

为什么我要考这张证书？

我报考 AWS AI Practitioner 的主要目标，是希望能有系统地提升自己在 AI 和云技术方面的能力。这张证书对我来说有以下意义：

• 系统化的学习架构：循序渐进地学习 AI/ML 概念，让我能有效掌握重点
• 实战导向知识：直接学习 AWS 在产业中实际应用的 AI 技术与架构方法
• 实践技能验证：确认自己能实际运用 AI 服务来解决问题
• 专业资格认证：取得 AWS AI 认证以证明具备 AI 技术的基础理解能力

在准备认证的过程中，我的目标不只是要通过考试而已。我希望能找出自己的知识盲点，包括深入了解 AI、学习如何优化 AI/ML 工作负载的成本、掌握不同 AWS AI 服务之间的整合方式，以及了解 AI/ML 工作流程的安全考量。为了达到这些目标，我采用反向学习法来快速掌握这些关键概念。

24 小时准备计划

第 0-1 小时：战略规划

我先花了第一个小时仔细研究 AWS 官方考试指南，找出考试重点领域，并且搞清楚整个考试的架构。包含：

• 检阅官方 AWS AI 练习测验资料¹
• 收集学习资料
• 收集可搜索的模拟考题库

第 1-6 小时：诊断式练习测验

我采取主动回忆²的准备方法，在一切都不明白的情况下直接动手做练习考试和模拟测验，而不是浪费时间大量收集和阅读学习资料。

通过大量做练习题，我系统性地找出知识不足的地方，并标记需要复习的题目。每次练习后，我立即检讨答错的题目，这让我能明确掌握自己需要加强的部分。

完成模拟测验后，我专注检讨经常出现的错误类型，并查阅 AWS 官方文件深入了解相关服务。这种针对性的学习策略能有效利用准备时间。

第 6-12 小时：AI/ML核心观念与最佳实务

在这阶段，我集中精力学习考试的核心 AI/ML 概念，专注于实际运用而非理论。

核心内容包含：

• 机器学习流程基础 (Machine learning workflow)
• 三大学习方式（监督、非监督、强化学习 - supervised, unsupervised, reinforcement）
• 评估模型的方法 (Model evaluation metrics)
• AWS AI/ML 的安全最佳实践 (Security best practices)

考试着重考验如何针对实际情况挑选合适方案。我特别注意这些要点：

• 三种学习类型的应用时机 (Supervised vs. unsupervised vs. reinforcement learning)
• Prompt engineering 和 fine-tuning 的使用时机
• Amazon Bedrock 与 SageMaker 的不同应用场合
• 性能指标的实践应用，包括分类时的准确率、精确率等，以及回归分析时的误差计算

最后一个重点是 SageMaker 这个 AWS 主打的机器学习平台。它整合了从准备数据到部署模型的所有工具。虽然认证不用钻研太深，但要了解基本功能和使用场景。以下是考试会触及的 AWS AI 服务：

• Amazon SageMaker
• Amazon Rekognition
• Amazon Comprehend
• Amazon Lex
• Amazon Polly
• Amazon Textract
• Amazon Transcribe
• Amazon Translate
• Amazon Personalize
• Amazon Forecast
• Amazon Bedrock

掌握这些服务的核心功能与使用情境对于通过认证考试至关重要。我采取策略性的学习方法，着重于理解各项服务的实务应用情境，而非记忆所有技术细节。为确保学习效率，我在检视这些问题的同时建立了一份结构化的复习资料，内容涵盖各服务的主要功能、典型应用场景，以及服务间的关键差异。毕竟人脑的记忆窗口有限，能够概览的笔记能方便在考前有效地掌握所需知识。

第 12-24 小时：强化练习测验

在一段时间的阅读后，我又开始密集做模拟考，这次特别注重模拟实际考试的环境和时间限制。考试的时间一般来说很充裕，因此只特别模拟单题回答时间的时间控制。频繁的练习有助于熟悉考题的特性，某些情况下可以利用删去法找出可能的正确答案。

接着，我又做了其他官方的练习题目，这些题目提供了新的情境，巩固学习成果，让我能找出并补强最后的知识缺口。

在最后几个小时，我集中精力复习错误的答案，并详细记录需要加强的地方。这种有系统的方法不但增强了我的理解，也让我对正式考试更有信心。

考试当天的心得分享

我选择在家进行 AWS 认证的线上监考。在正式开始前需要准备一个整洁且安静的考试环境。由于我所在地区缘故，只有英文监考官，但考试语言可以选择其他偏好的选项。考试过程相当直接明了，以下是我觉得考试前可以特别注意的项目：

• 建议提前 30 分钟报到，因为监考官需要检查考试环境，包含拍摄房间四周与桌面，移除多余的显示器（我只有将多的显示器拔掉插头并且背对桌子）
• 回答时保持高效率：如遇到不确定的题目，标记后直接前进到下一题
• 提交前务必检查所有已标记的题目，确保每题都已完整作答

我选择用我偏好的语言来应试，这让我能更快速地阅读题目。虽然考试的翻译并非完美，但别担心，考试界面有选项可以查看每个题目的英文原文。

考试时间为 90 分钟，但我只花了一小时就完成了。在接下来的一小时内，我收到了结果，我通过了考试并且达到所有要求，专注的准备策略和有针对性的练习得到了回报。

回顾本次考试，有一题问到如何将存储设备与 SageMaker 连接。我一开始选择了 S3，因为它是 AWS 服务最常用的存储后端。AWS Snowcone 也是其中一个选项，但我对它并不熟悉（AWS 的服务实在太多了！）。虽然在重新检查答案时，直觉告诉我该试试 Snowcone，因此我选了一个最不可能的选项，但后来我才知道这是一道陷阱题。这告诉我们什么？当你对答案不确定时，不要太紧张：选择最常见的解决方案，此外，记住即使答错几题也能顺利通过考试。

学习策略

• 阅读 AWS official exam guide
• 练习模拟测验大于不断阅读
• 通过 AWS Console 熟悉陌生的 AI 功能及浏览 YouTube 上相关 AWS AI 服务的示范视频，以了解每项产品可解决的问题

总结心得

虽然我在 24 小时内成功通过考试，我个人觉得这类型的准备方法可能仅适用于入门类型的认证考试。如果可能的话，我建议你给自己更多准备时间。关键不仅在于通过考试，更重要的是真正理解 AWS AI 服务在实际应用中的运用。

🎯 专注于理解服务的使用案例和限制，而非死记每个功能。

下一步

如果你计划参加 AWS AI Practitioner 考试并且有兴趣遵循我的学习方法，我制作了一份详细的重点笔记，并且整理成 AWS Certified AI Practitioner: Fast Track Exam Prep 快速考试准备指南的一部分。它遵循我上面所提到的方法并且使用的相同学习路径，仅包含通过考试所需的重要信息，加速你的认证之旅。

参考资料