NVIDIA 認定資格奮闘記 ~Professional Agentic AI編~
今回はNVIDIAの認定資格であるProfessional Agentic AIを取得したので、その内容を共有しようと思います。
Professional Agentic AIとは？
Professional Agentic AI（以下、NCP-AAI）は、マルチエージェントインタラクションや分散推論、スケーラビリティ、倫理的セーフガードに重点を置き、高度なエージェントAIソリューションを設計、開発、展開、管理する能力を試される試験です。エージェント開発だけなくそのサービングやモニタリングなど、DevOpsやMLOpsに関わるような内容が網羅的に出されるのが特徴です。
NCP-AAIについては、公式ドキュメントによると、以下のような割合で問題が出題されるとのことでした。
- エージェントのアーキテクチャとデザイン: 15%
- エージェント開発: 15%
- 評価とチューニング: 13%
- デプロイとスケーリング: 13%
- 認識とプランニング、メモリ: 10%
- 知識のインテグレーションとデータハンドリング: 10%
- NVIDIAプラットフォームのインテグレーション: 7%
- モニタリングとメンテナンス: 5%
- 安全と倫理、コンプライアンスについて: 5%
- 人間とAIのインタラクションとオーバーサイト: 5%
これを見てもらってもわかるように、エージェント開発やチューニング、サービングはもちろんのこと、それをどのように利用していくか、どのように利用するのが安全であり価値を最も提供できるかに重点が置かれています。
試験問題は60~70問（私の場合は70問でした）で試験時間は2時間です。
勉強方法
こちらも毎度のことながら、まずは以下の試験ガイドをベースに進めました。
- 試験ガイドから問題傾向を把握する
- 各項目のSuggested Readingsを読む
- NVIDIA Course Objectivesのうちセルフペースで進められるものを対応する
- そのほかわからないところを書籍やインターネットの情報を元に捕捉する
- エージェントの実装方式について
- 知識の取り扱いについて（short term、logn termなど）
- いかに利用しやすいUIとなるか
- ユーザからのフィードバックを考慮した仕組みにする方法
今回は時間が多く取れなかったため、セルフペースのものは全てはできず概要をまずは掴むところに注力しました。
受験方法
こちらもNCP-GENLなどと同様に公式ページのRegister for ExamからCertiverseに遷移して予約しました。
試験結果
今回も一発合格できました。過去の試験と比較して思ったこととして、受験ごとに変わると思いますがかなり長文かつ実務に近い内容であり、スケーリング方法やユーザインタラクションの部分は詳細なユースケースと現在の問題、ステークホルダーへの見せ方など多岐にわたる問題が出たと思います。エージェントの開発・運用を志す方は受けて絶対に損はない内容だと思いました。
結果として提供されるスコアについては以下のようになっていたようです。Safety, Ethics & Comlianceが低かったのは反省しないといけないなと思いますし、Trustworthy AIの文脈などを重点的におさらいします。70%台のスコアの部分については結構迷いながら回答したことをとても覚えていて、ユーザへの見せ方と結果のフィードバック、それをどのように再学習に活かすかなど、改めて学習し直そうと思います。年末年始休暇も近いので、この辺りおさらいしないといけません！
| Topic Name | Score |
|---|---|
| Agent Architecture and Design | 83% |
| Agent Development | 92% |
| Cognition, Planning & Memory | 84% |
| Deployment and Scaling | 81% |
| Evaluation & Tuning | 86% |
| Human-AI Interaction & Oversight | 75% |
| Knowledge Integration & Data Handling | 77% |
| NVIDIA Platform Implementation | 92% |
| Run, Monitor & Maintain | 92% |
| Safety, Ethics & Compliance | 58% |
いくつか受験してきて思ったこと
今年11月から12月にかけて5つのNVIDIA認定資格を受験してきました。全て一発合格できたことは素直に喜べるものの、スコアに満足できない部分もあるので今後改善していかないといけないなと思っています。
そんな中で、私自身試験を通して感じたことをちょっとまとめてみます。
- 内容としてはかなり実践的です。ただのベンダー資格でしょ？暗記でしょ？とはならず、AI開発やデータサイエンスを志す方は自分の立ち位置と今後の目標の立案をする上でとてもいい試験だと思います。
- AIを実務で使える機会は増えてきてはいるものの、ただAIを開発するだけではなくユーザの要望をヒアリングし、デプロイして運用してみてフィードバックに対する改善をするなど、エンジニアが対応しなくてはいけない領域は多岐に渡ります。分業制で成り立っている場合これら全体に関わっていくことができない環境にいる方もいらっしゃると思いますので、この資格を受けることで全体を網羅できるエンジニアとしての少なくとも「知識」を得ることはできると思います。
- 現時点で英語での提供であることから、普段から英語の資料に目を通す癖をつけることができます。今回の試験勉強をする中で、英語の文章についてはわからない単語を調べる以外の方法で日本語訳したことはありませんでした。最近では日本語の文献も多数出ていますが、やはり情報の最先端は英語で発信されることが多いです。試験の本筋ではないですが、ぜひ海外で発信されている情報に目を向けてみてください。
まとめ
今回はNCP-AAIを受験しました。年内最後の資格受験として、エージェントの開発・運用、フィードバックへの対処など私の実務の内容ともとても近しい内容を改めて学習し今までの経験を試すことができました。まだまだスコアに満足してはいないので、次受験するときは100点満点で通過できることを目指して、これから精進していこうと思います。
今後の計画ですが、来年にはNVIDIA認定資格はインフラの方の資格も含めて全冠を目指しているので、年末年始ちょっと休んで来年からまた頑張っていこうと思います。
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