In diesem Artikel teile ich meine Erfahrungen mit der AWS AI Practitioner Zertifizierung – vom Lernprozess bis zur erfolgreichen Prüfung. Als AWS-Cloud Architekt mit mehreren Zertifizierungen war dieser Schritt für mich ein logischer Einstieg in die KI-Welt, besonders in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten für IT-Freelancer. Ist dieser Einstieg in KI auch für andere IT-Profis sinnvoll? Wie aufwendig ist die Vorbereitung wirklich? Und lohnt sich diese Zertifizierung als eigenständiges Ziel oder eher als Zwischenschritt zu fortgeschritteneren KI-Qualifikationen?
Figure 1: Das Bild wurde generiert mit DiffusionBee auf einem MacBook Pro mit M2-CPU und 32 GB RAM
Warum ich mich für die AWS AI Practitioner Zertifizierung entschieden habe
Die wirtschaftliche Lage macht das Leben als IT-Freelancer aktuell nicht gerade einfach. Gleichzeitig wird die Nachfrage nach KI-Experten in naher Zukunft vermutlich stark ansteigen. Als AWS-Cloud Architekt mit bereits mehreren AWS-Zertifizierungen erschien mir die Spezialisierung auf KI als logischer nächster Schritt.
Das Thema KI ist zwar komplex, aber mit einem soliden IT-Hintergrund kann man durch gezielte Weiterbildung relativ schnell einsteigen. Die AWS AI Practitioner Zertifizierung bot sich dabei als perfekter Einstiegspunkt an – auch weil sie als Vorbereitung für die anspruchsvollere AWS Certified ML Associate Prüfung dienen kann.
Meine ersten Berührungspunkte mit KI hatte ich übrigens schon in den 1990er Jahren während meines Studiums an der TU Berlin, als ich ein Seminar zu Neuronalen Netzen und Genetischen Algorithmen besuchte. Seit Oktober letzten Jahres beschäftige ich mich wieder intensiver mit dem Thema.
Mein Lernprozess: Fokussiert und effizient
Für die Vorbereitung habe ich insgesamt 3-4 Wochen investiert. Als Hauptressource nutzte ich den Udemy-Kurs „Ultimate AWS Certified AI Practitioner AIF-C01“ von Stephane Maarek. Der Kurs vermittelt die nötigen Grundlagen, um die Prüfung zu bestehen, geht aber bei vielen Themen nicht in die Tiefe. Besonders die Architektur von KI-Modellen und die zugrundeliegenden Algorithmen werden nur oberflächlich behandelt – es reicht nicht aus, um die Arbeitsweise von LLMs wirklich zu verstehen.
Nach etwa 60% des Kurses begann ich bereits mit Probeprüfungen. Dafür verwendete ich den Udemy-Kurs „[Practice Exams] AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01“ von Stephane Maarek und Abhishek Singh. Der enthält vier Probeexamen mit jeweils 65 Fragen, die der echten Prüfung sehr ähnlich sind. Schon das erste Probeexamen konnte ich knapp bestehen.
Meine Lernstrategie bestand darin, die falsch beantworteten Fragen intensiv nachzuarbeiten. Die Antworten enthalten oft Links zur AWS-Dokumentation, zu Blog-Artikeln und Whitepapers. Diese Quellen durchzuarbeiten erwies sich als effiziente Methode, um gezielt Lücken zu schließen.
Die Herausforderungen: Machine Learning Konzepte
Für mich waren die größten Herausforderungen die Fragen zu Machine Learning Modellen und Algorithmen. Hier werden viele Konzepte abgefragt, die im Kurs nur angerissen werden, ohne sie mit praktischen Beispielen zu vertiefen.
Um diese und andere schwierige Themen zu meistern, habe ich mit Anki-Karteikarten gelernt. Insgesamt erstellte ich etwa 100 Karten – im Vergleich dazu hatte ich für das Examen zum „AWS Certified Solution Architect Professional“ rund 2000 Anki-Karten erstellt und gelernt. Der Aufwand für die AI Practitioner Zertifizierung war also deutlich geringer.
Am interessantesten fand ich übrigens das Thema „AWS Bedrock“, weil es einen anwendungsbezogenen Einstieg in die KI-Thematik bietet. Mit diesem Dienst ist es relativ einfach und kostengünstig möglich, KI-Anwendungen zu entwickeln und zu betreiben – im Gegensatz zum komplexen und rechenintensiven Training eigener KI-Modelle mit SageMaker.
Die Prüfungserfahrung: Fast schon Routine
Die Prüfung selbst war für mich beinahe Routine, da ich im letzten Jahr bereits vier AWS-Zertifizierungen absolviert hatte. Ich entschied mich für die Variante von zu Hause aus und hatte leider wieder technische Probleme beim System-Check. Die OnVue App lief nicht stabil und brachte mein MacBook Pro immer wieder zum Absturz. Am Abend vor der Prüfung analysierte ich das Problem bis spät in die Nacht und fand schließlich eine Lösung: Die Einrichtung eines neuen Benutzerkontos auf dem Mac, in dem ich nur die OnVue-App installierte.
Die eigentliche Prüfung verlief dann reibungslos. Als Nicht-Muttersprachler bekam ich eine 30-minütige Verlängerung, sodass ich für die 65 Fragen ausreichend Zeit hatte. Während der Prüfung gab es keine größeren Überraschungen. Natürlich gibt es immer einige Fragen, bei denen ich zweifelte oder raten musste, aber die Probeexamen hatten mich gut vorbereitet und mein Selbstvertrauen gestärkt.
Im Vergleich zu meinen bisherigen AWS-Zertifizierungen empfand ich diese Prüfung als relativ einfach. Lange Fragen mit langen Antwortmöglichkeiten sind generell herausfordernder, da mit der Länge oft auch die Komplexität zunimmt – aber davon gab es in diesem Examen nur wenige.
Was ich anders machen würde: Eigentlich nichts
Wenn ich die Prüfungsvorbereitung noch einmal durchlaufen würde, würde ich nichts grundlegend ändern. Ich glaube, ich habe eine gute Balance zwischen Lernaufwand und Prüfungserfolg gefunden.
Im Idealfall hätte ich mehr Zeit für Hands-on-Aufgaben investiert, um die Themen besser zu verstehen. Aber das ist zeitintensiv und im Hinblick auf den Prüfungserfolg nicht unbedingt effizient. Ich bin auch kein großer Fan von gescripteten Tutorials. Mit 30 Jahren Berufserfahrung in der IT habe ich genug Erfahrung, um mir die Themen selbst zu erarbeiten.
Bei der heutigen Informationsflut ist die Fokussierung auf relevante Themen eine der wichtigsten Fähigkeiten eines IT-Profis. Der Umfang und die Komplexität der IT-Technologie im Allgemeinen und der KI-Technologie im Besonderen sind schier unendlich.
Mein Fazit: Ein sinnvoller Einstieg, aber nur ein erster Schritt
Die Zertifizierung als AWS AI Practitioner gibt nur einen groben Überblick über die Thematik KI und die Angebote von AWS. Für mich dient sie hauptsächlich als Vorbereitung für die Zertifizierung zum AWS Certified ML Associate, die wesentlich mehr Tiefe bietet und einen echten Wert im eigenen Wissensportfolio darstellt.
Zwar erhält man während der Vorbereitung einen guten Überblick über die Grundlagen von KI und die AWS-Dienste, aber dafür gibt es auch andere Wege, die den Aufwand eines Examens ersparen.
Der Kurs hat mir geholfen, meinen eigenen Weg in der KI-Technologie besser zu bestimmen. Ich habe AWS-Dienste kennengelernt, mit denen ich ein eigenes Angebot erstellen kann – besonders im Bereich der Programmierung von KI-Anwendungen wie LLM Chains und Retrieval Chains, die auf Bedrock-Dienste zugreifen können. Außerdem bekam ich einen Einblick in die Komplexität und Kosten des Trainings von KI-Modellen – ein Bereich, der oft nur für große Unternehmen erschwinglich ist und einen wesentlich tieferen Einstieg in das Thema Machine Learning erfordert.
Mein nächster Schritt wird das Examen zum AWS Certified ML Associate sein. Diese Prüfung ist deutlich anspruchsvoller und erfordert ein tiefes Verständnis von KI-Modellen und Algorithmen. Nach meiner Einschätzung deckt das „AWS AI Practitioner“ Examen etwa 30% des Stoffes des „AWS Certified ML Associate“ ab und ist daher ein guter Zwischenschritt.
Praktische Tipps und Ressourcen
Kurse:
- Ultimate AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 von Stephane Maarek
- Practice Exams AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01 von Stephane Maarek und Abhishek Singh
Lernmethoden:
- Anki – powerful, intelligent flashcards: Anki App für Karteikarten-Lernen
- Image Occlusion Enhanced – AnkiWeb: Plugin für effiziente Karteikarten-Erstellung aus Kursfolien
Prüfungsdurchführung:
- Bei Mac-Problemen mit OnVue: Versuch ein separates Benutzerkonto nur für die Prüfungs-App
- Nutze die 30-minütige Verlängerung für Nicht-Muttersprachler
AWS-Dienste zum Vertiefen:
- AWS Bedrock für praktische KI-Anwendungen
- AWS SageMaker für tieferes ML-Verständnis
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