近年 AI 人工智能科技發展一日千里，相關技術的應用層面亦愈見普及與廣泛，不少 I.T. 專業人士為此亦不斷增值自我，與時並進，甚至是報讀各類課程、報考各類證書，提升競爭力。當中，最具代表性的自然是由 Amazon Web Services (AWS) 推出的「AWS 認證」，相關內容甚至成為「世界技能大賽」的比賽項目之一。本篇我們就請來考獲全部 15 項「AWS 認證」的雲端運算專家張偉傑（Kitson），與我們分享應試策略與心得，以及探討相關認證的行內認受性。
Kitson 張偉傑除了是香港資訊科技學院（HKIIT）IVE（李惠利）資訊科技系雲端系統及數據中心管理高級文憑的講師，亦是全球少數獲 AWS 送贈「黃金戰衣」，即考獲各項「AWS 認證」的人士；連帶 9 月新推出的「AWS Certified AI Practitioner」與「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」，Kitson 自 2018 年起短短 6 年，已考獲全部共 15 項「AWS 認證」。
談到「AWS 認證」，作為代表香港出席「世界技能大賽」的雲端運算專家，及培育新一代 I.T. 專才的業界人士，Kitson 相信考獲各類「AWS 認證」有助提升員工在業內的認同性，大大增加就業機會，以「AWS Certified AI Practitioner」為例，Kitson 認為考獲此認證可極大提升在 AI（人工智能） 和 ML（機器學習） 範疇的競爭力。早前一項研究亦指出，擁有 AI 技能的各類從業員，無論是 I.T. 本業，或是銷售和市場營銷、金融專業、業務營運專業的人士，在擁有認證後均可分別獲 41 至 47% 的薪資增幅，可見業內對相關技術與認證的重視程度是與日俱增。
宜按比例分配溫習時間
問到 Kitson 的應試心得，尤其是新推出的「AWS Certified AI Practitioner」與「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」，Kitson 認為，報考人士應先認清各款「AWS 認證」所側重的內容。如以「AWS Certified AI Practitioner」為例，內容則是以機器學習（ML）與人工智能為重，圍繞已使用大規模數據訓練而成的 AI 模型 (基礎模型) 在 AI 世界的重要性，例如利用 AI 準確過濾垃圾電郵，或應用於癌症診斷的 AI 模型如何準確診斷結果等。
Kitson 亦分享了他在應考「AWS Certified AI Practitioner」的溫習策略，指該認證包含五個範疇，各有不同佔分比重，分別為佔 20% 分數的「Fundamentals of AI and ML」、佔 24% 分數的「Fundamentals of Generative AI」、佔 28% 分數的「Applications of Foundation Models」、佔同為佔 14% 分數的「Guidelines for Responsible AI」及「Security, Compliance, and Governance for AI Solutions」，他建議考生按分數比重分配溫習時間。
此外，他認為考生們應詳細了解如何建構一個良好的「機器學習生命周期」（Well-Architected Machine Learning Lifecycle），當中，就包括定義目標及問題、資料處理、模型的設定與實施、監管等各部分。Kitson 認為這些過程互雙緊扣，亦牽涉到有效度、可靠度、穩定度、安全程度及成本分配等使用 AI 時需關注的指標。
「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」方面，Kitson 指該認證為「AWS Certified AI Practitioner」的進階版本，報考人士應要對後者內容有基本認知，才能應付專門針對相關知識、專為機器學習工程師而設「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」。同樣地，Kitson 亦分享了溫習策略，四大範疇中以「Data Preparation for Machine Learning」佔 28% 分數最重，其次為 26% 分數的「ML Model Development」、24% 分數的「ML Solution Monitoring, Maintenance, and Security」及 22% 分數的「Deployment and Orchestration of ML Workflows」。
以 AWS Skill Builder 作操練 提升 ML 與 AI 實踐能力
Kitson 提醒有意報考「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」的考生，題型雖有多項選擇、配對及排列次序等款式，但問題會集中於測試考生如何收集及運用數據並完成整個機器學習流程。Kitson 舉例，指題目大多是現實的處境題, 例如一家公司要用 AI 參考歷史交易紀錄預測房屋銷售價格，考生需要揀選最合適的演算法及工作流程達至要求；又如題目假設考生是一個機器學習工程師，需要開發一 AI 模型，可以透過檢視 X 光圖來判定病人是否具骨折風險，並要求考生選取最合適的開發程序設定；題目亦可直接問及考生如何使用 AWS 的機器學習服務進行 CT 掃瞄的影像分割。凡此種種，一如 Kitson 形容，此認證「非常重視實踐」，非常重視考生是否能掌握數據收集及實踐機器學習的流程。
最後，Kitson 提醒有意報考「AWS 認證」的人士可於 11 月底前報考，以獲得一次免費重考機會，萬一不及格可以再考。他亦分享應考小貼士，指考生如母語並非英語亦可向 AWS 要求額外 30 分鐘作答時間；提到溫習方法，Kitson 強調「AWS 認證」重視概念及實踐方法，建議可多使用 AWS Skill Builder 學習平台的網上資源，以求熟習 AI 及 ML的概念與運用。如有興趣，亦可到以下網址瀏覽「AWS 認證」的詳情，現在報考「AWS 認證」更可獲高達五折的優惠。
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而考生如在 2025 年 2 月 15 日之前成功獲得「AWS Certified AI Practitioner」或「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」，都可以額外獲得限時的 Early Adpopter 徽章。
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