AWS, AIF-C01 sınav kılavuzunu sessizce revize etti: agentic AI ve token fiyatlandırma hedefleri eklendi

AWS, AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) sınav kılavuzunun 1.1 sürümünü 30 Nisan 2026'da, 1.0 sürümünden beş hafta sonra yayımladı; kılavuzun kendisi de güncellemelerin yayımından kabaca bir ay sonra canlı sınava yansıdığını belirtiyor. dev.to'da yayımlanan revizyon sayfasının satır satır incelemesine göre güncelleme, tamamen yedi yeni hedef ekliyor, kapsam dahilindeki AWS servislerini yeniden düzenliyor ve numaralarını koruyan hedeflerin içindeki örnekleri sessizce değiştiriyor. Mayıs 2026 öncesi kurslarla veya soru bankalarıyla çalışan herkes artık kısmen güncelliğini yitirmiş bir müfredatı takip ediyor.

Sürüm 1.1'de neler yeni

Sınav formatı değişmedi: 65 sorudan 50'si puanlanıyor, geçme notu 1.000 üzerinden 700 ve beş alanın ağırlıkları şöyle: AI ve ML Temelleri yüzde 20, GenAI Temelleri yüzde 24, Foundation Model Uygulamaları yüzde 28, Sorumlu AI İlkeleri ile AI Çözümleri için Güvenlik, Uyum ve Yönetişim ise her biri yüzde 14.

Asıl hareketlilik hedef listesinde. dev.to analizine göre sürüm 1.1'deki yedi hedef, yeniden ifade edilmiş satırlar değil tamamen yeni satırlar:

• 1.2.6, örneğin düzenleyici kaygılar, açıklanabilirlik veya operasyonel kısıtlar nedeniyle geleneksel ML modellerinin ne zaman foundation modellere tercih edileceği
• 2.1.4, token tabanlı fiyatlandırma ve bunun inference maliyeti ile performansı nasıl etkilediği
• 2.1.5, foundation model uygulamalarında context engineering'in rolü
• 2.1.6, temel agentic AI kavramları; multi-agent desenleri, Model Context Protocol, agent iletişimi, bellek yönetimi, araç kullanımı ve workflow orchestration dahil
• 3.2.5, Amazon Bedrock Prompt Management ile prompt versiyonlama ve yönetimi
• 3.3.5 değil, 3.4.5: görev tamamlama oranı, kullanıcı memnuniyeti ve etkileşim başına maliyet gibi iş uyumu metrikleri
• 5.1.5, halüsinasyon tespiti ve grounding; RAG grounding, çıktı doğrulaması ve güven skorlaması dahil

dev.to yazarının belirttiği gibi tüm revizyonun ortasından geçen iplik agentic AI. Artık adayların tanımlaması gereken temel terimlerde (1.1.1), AI, ML, GenAI ve derin öğrenme karşılaştırmasında (1.1.2), gerçek dünya uygulamalarında (1.2.4), kendine ayrılmış yeni bir hedefte (2.1.6) ve AgentCore Identity and Policy aracılığıyla güvenlik alanında (5.1.1) yer alıyor.

Kapsama giren ve çıkan servisler

Kapsam listesine yedi servis eklendi: Amazon Aurora, Amazon Bedrock AgentCore, Kiro, Strands Agents, Amazon Q, Amazon SageMaker JumpStart ve AWS Transform. Amazon MemoryDB ise listeden çıktı.

Yazı ayrıca çalışma programınızı yeniden planlamadan önce bilinmeye değer bir tutarsızlığa dikkat çekiyor. Revizyon tablosu Amazon Q'yu bir ekleme olarak listeliyor ve 1.3.4 hedefinin revizyon kaydında görünüyor; ama şu anda yayımlanmış haliyle ne kapsam dahilindeki servisler sayfası ne de 1.3.4 hedefi ondan söz ediyor. Yazarın tavsiyesi, kılavuz oturana dek Amazon Q'ya çok zaman harcamamak.

Numarası aynı kalan, örnekleri yenilenen hedefler

Eski soru bankalarını bayatlatan asıl şey yeni hedeflerden çok, numaralarını koruyan hedeflerin içindeki örnek değişiklikleri. dev.to incelemesi birkaçını öne çıkarıyor:

• Inference türleri (1.1.3) daha önce batch ve real-time kapsıyordu; artık asynchronous ve serverless da eklendi.
• Model metriklerinde (1.3.6) Area Under the Curve çıkarıldı; artık accuracy, precision, recall ve F1 score listeleniyor.
• Pipeline servisleri (1.3.4) artık SageMaker Data Wrangler, Feature Store ve Model Monitor'a işaret etmiyor; yayımlanan örnekler arasında artık Amazon Bedrock, Kiro ve SageMaker AI yer alıyor.
• GenAI uygulamaları geliştirme servisleri (2.3.1) artık Bedrock PartyRock veya Bedrock Data Automation'dan söz etmiyor; yerlerini Bedrock, SageMaker AI, JumpStart, Strands Agents ve AgentCore aldı.
• Agentlar hedefi (3.1.6) eskiden Amazon Bedrock Agents'ı sayıyordu; artık ürün adı vermeden genel olarak AI agent'ların rolünü ve iş uygulamalarını soruyor.
• Özelleştirme maliyeti (3.1.5), pre-training, fine-tuning, in-context learning ve RAG'ın yanına model distillation'ı ekliyor.
• Değerlendirme metrikleri (3.4.2), ROUGE, BLEU ve BERTScore'un yanına LLM-as-a-judge'ı ekliyor.
• Açıklanabilirlik araçları (4.2.2), SageMaker Clarify ve Amazon Bedrock Model Evaluations'ı ekliyor.
• Güvenlik konuları (5.1.4), veri sızıntısını önleme, çıktı filtreleme ve doğrulama, AI etkileşimleri için denetim izleri ve toxicity'yi ekliyor.

Eski materyalle nasıl çalışılır

dev.to yazarının önerisi, Mayıs 2026 öncesi bir kursu elden bırakmamak; çünkü sınavın büyük bölümü hâlâ aynı içerik. Ardından eski kursların pek değinmediği üç alana ekstra zaman ayırmak: bir agent'ın ne olduğu ve araçları, belleği ve MCP'yi nasıl kullandığı; tokenların maliyeti nasıl belirlediği ve ne zaman RAG, fine-tuning veya distillation'ın daha ucuz yol olduğu; yanıtları daha güvenli kılan Bedrock parçaları, yani Guardrails, contextual grounding ve Prompt Management.

Neden önemli

Sertifika kılavuzları ilk sürümünden beş hafta sonra ikinci bir sürüm alamaz genellikle; üstelik bu, yeni bir sınav kodu ya da büyük bir duyuru olmadan geldi. Mayıs 2026 öncesi bir kurs veya deneme seti alan adaylar artık materyallerinin hiç bahsetmediği agentic AI, Model Context Protocol ve token ekonomisi konularında puanlanan sorularla karşılaşabilir. Revizyon aynı zamanda AWS'nin kendisinin güncel saydığı şeyin de bir sinyali: agentic desenler, context engineering ve grounding konferans sohbetinden giriş düzeyi bir sertifikaya taşındı ki bu da satıcının uygulayıcılardan ve onları işe alan ekiplerden ne beklediği için makul bir gösterge.