AWS Certified AI Practitioner

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) – TÀI LIỆU ÔN TẬP

1. TỔNG QUAN KỲ THI

• Mã kỳ thi: AIF-C01
• Thời gian: 90 phút
• Số câu: 65 câu (50 câu tính điểm, 15 câu không tính điểm)
• Điểm đậu: 700/1000
• Hình thức: trắc nghiệm một đáp án, chọn nhiều đáp án, sắp thứ tự, ghép cặp
• Lệ phí tham khảo: 100 USD
• Trình độ: nền tảng (foundational), không yêu cầu kinh nghiệm lập trình

Mục tiêu: hiểu khái niệm AI, ML và AI tạo sinh; biết dùng dịch vụ AI của AWS ở mức ứng dụng; nắm nguyên tắc AI có trách nhiệm và bảo mật cho hệ thống AI.

2. NỘI DUNG ÔN TẬP THEO 5 DOMAIN

Domain 3 nặng nhất — gần một phần ba đề. Ai thiếu thời gian thì ưu tiên Domain 2 và 3 (cộng lại 52%).

Domain 1: Fundamentals of AI and ML (20%)

• Phân biệt AI, ML, deep learning, generative AI — quan hệ bao hàm lẫn nhau.
• Học có giám sát, không giám sát, học tăng cường; khi nào dùng loại nào.
• Khái niệm: inference, training, model, feature, label, overfitting, underfitting, bias/variance.
• Vòng đời ML: thu thập dữ liệu → chuẩn bị → huấn luyện → đánh giá → triển khai → theo dõi.
• Dịch vụ AI dùng sẵn của AWS: Rekognition (ảnh), Transcribe (nói→chữ), Polly (chữ→nói), Translate, Comprehend (NLP), Textract (bóc chữ từ tài liệu), Lex (chatbot), Personalize (gợi ý), Forecast, Fraud Detector, Kendra (tìm kiếm thông minh).
• SageMaker AI ở mức khái niệm: nơi tự huấn luyện và triển khai mô hình.

Domain 2: Fundamentals of Generative AI (24%)

• Foundation model (FM) và large language model (LLM) là gì.
• Token, embedding, vector, context window, temperature, top-k, top-p.
• Prompt engineering: zero-shot, few-shot, chain-of-thought.
• Hallucination (mô hình bịa) — vì sao xảy ra và cách giảm.
• Amazon Bedrock: truy cập nhiều FM qua một API; Amazon Q; SageMaker JumpStart.
• Ưu và nhược của AI tạo sinh so với cách làm truyền thống.

Domain 3: Applications of Foundation Models (28%)

• RAG (Retrieval Augmented Generation) — khái niệm quan trọng nhất của domain này: lấy dữ liệu riêng của doanh nghiệp đưa vào ngữ cảnh thay vì huấn luyện lại mô hình.
• Vector database và tìm kiếm theo độ tương đồng; Amazon OpenSearch Serverless, Aurora pgvector, Neptune Analytics, Kendra.
• Knowledge Bases for Amazon Bedrock, Agents for Amazon Bedrock.
• Ba cách làm mô hình phù hợp bài toán, theo thứ tự chi phí tăng dần: prompt engineering → RAG → fine-tuning → continued pre-training. Đề rất hay hỏi "cách nào ÍT tốn kém nhất".
• Chọn mô hình theo yêu cầu: độ trễ, chi phí, độ dài ngữ cảnh, đa phương thức.
• Đánh giá kết quả: ROUGE, BLEU, BERTScore, đánh giá bằng người, đánh giá bằng mô hình khác.

Domain 4: Guidelines for Responsible AI (14%)

• Các chiều của AI có trách nhiệm: công bằng, giải thích được, riêng tư, an toàn, minh bạch, quản trị, bền vững, kiểm soát được.
• Bias trong dữ liệu và trong mô hình; tác động tới nhóm người dùng.
• Amazon Bedrock Guardrails: chặn chủ đề, lọc nội dung, chặn thông tin nhạy cảm.
• SageMaker Clarify (phát hiện bias, giải thích dự đoán), SageMaker Model Monitor.
• AI Service Cards — tài liệu AWS công bố về giới hạn và cách dùng đúng của từng dịch vụ AI.
• Mô hình minh bạch so với mô hình hộp đen; đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng giải thích.

Domain 5: Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (14%)

• IAM cho hệ thống AI; least privilege với Bedrock và SageMaker.
• Mã hoá dữ liệu huấn luyện và dữ liệu suy luận; KMS.
• Dữ liệu của bạn gửi vào Bedrock không dùng để huấn luyện mô hình gốc — điểm hay bị hỏi.
• Macie (tìm dữ liệu nhạy cảm), CloudTrail (ghi lại hoạt động API), Config, Audit Manager, Artifact.
• Nguồn gốc và dòng chảy dữ liệu (data lineage), lưu vết quyết định của mô hình.
• Chuẩn tuân thủ liên quan: ISO, SOC, GDPR ở mức khái niệm.

3. KIẾN THỨC TRỌNG TÂM

A. Chọn cách làm cho bài toán — bảng hay bị hỏi nhất

Từ khoá trong đề: "least operational overhead", "most cost-effective", "without retraining the model" → gần như luôn là RAG hoặc prompt engineering.

B. Chọn dịch vụ AI dùng sẵn theo bài toán

C. Tham số sinh văn bản

4. LỘ TRÌNH ÔN TẬP 7 NGÀY

5. LUYỆN ĐỀ Ở ĐÂU

Bộ đề luyện của chứng chỉ này được tổng hợp theo đúng các domain ở trên — danh sách đề nằm ngay phía dưới khối này. Làm hết đề là phủ được toàn bộ nội dung cần ôn, nên tài liệu này không kèm câu hỏi mẫu.

Cách dùng cho hiệu quả:

• Chế độ luyện — trả lời rồi bấm kiểm tra là thấy đáp án kèm giải thích ngay. Đồng hồ bấm riêng từng câu, nên bạn biết câu nào mình mất nhiều thời gian suy nghĩ nhất và nên đọc lại phần nào.
• Thi thật — đếm ngược đúng thời gian thi thật, không hiện đáp án tới khi nộp bài. Dùng để tập nhịp làm bài, đừng dùng để học kiến thức mới.
• Lưới số câu đánh chấm đỏ vào những câu bạn đã chấm mà sai, kèm tổng số câu sai. Quay lại đọc giải thích của đúng những câu đó trước khi sang đề mới.

6. TÀI LIỆU HỌC CHÍNH THỨC

• Exam Guide AIF-C01: https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/ai-practitioner-01/ai-practitioner-01.html
• Trang chứng chỉ: https://aws.amazon.com/certification/certified-ai-practitioner/
• AWS Skill Builder: https://skillbuilder.aws/
• Tài liệu Amazon Bedrock: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/
• AI Service Cards: https://aws.amazon.com/ai/responsible-ai/resources/

Lưu ý: Tỉ lệ 5 domain lấy từ Exam Guide AIF-C01 chính thức của AWS, tra ngày 03/10/2026. AWS sửa exam guide định kỳ và công bố trước ít nhất một tháng — đối chiếu lại trước khi đặt lịch thi.