NAVER Cloud Platform Certified Expert AI
NCEAI-310
La certificación de nivel Experto en IA de NAVER Cloud Platform. Un nivel por encima del examen profesional (NCP-AI), evalúa una comprensión amplia de la IA y los grandes modelos de lenguaje junto con habilidades prácticas para crear servicios de IA generativa en CLOVA Studio y HyperCLOVA X, abarcando parámetros de generación, ajuste de modelos, generación aumentada por recuperación (RAG), diseño de chatbots y agentes, y ética y seguridad de la IA.
60
El proveedor no publica una cifra exacta
60 min
60/ 100
202+
Público objetivo
Ingenieros y arquitectos de IA que diseñan y operan soluciones de HyperCLOVA X / CLOVA Studio en producción.
Requisitos previos
Sólidos conocimientos de LLM/RAG y experiencia práctica con CLOVA Studio. Se asume un nivel de conocimiento equivalente a NCP-AI (210).
Tipos de preguntas
Idioma y alcance de certificación
Idiomas oficiales del examen
Idiomas en PasslyExam
Alcance de reconocimiento
País: KR
Certificación técnica de NAVER Cloud Platform (Corea), nivel Expert.
Dominios del examen
Fundamentos de IA / LLM
Modelos HyperCLOVA X
Plataforma y productos de CLOVA Studio
Parámetros de Playground
Ingeniería de prompts
Ajuste (Tuning)
RAG / LangChain / LangGraph / Skill / Router / Function Calling
Política de uso y ética/seguridad de la IA
추천 학습 플랜
- 1주차: 일반 AI/ML/LLM 정론을 폭넓게 정리하세요 — 지도·비지도·강화학습, 과적합·정규화·앙상블, Transformer·attention(Q/K/V), 임베딩·토크나이징, RAG 개념. (Expert는 일반 AI 비중이 큽니다.)
- 2주차: CLOVA Studio(HyperCLOVA X)의 정밀 스펙을 익히세요 — 모델 라인업(HCX-007 추론/DASH-002 32K 경량/HCX-005 Vision·K-GED), 생성 파라미터(Temperature·Top P·Repetition Penalty·Seed), 상품(Basic·Exclusive·Neurocloud).
- 3주차: 튜닝(SFT·PEFT·RLHF·FP)과 RAG 심화(embedding·re-ranker·LangChain·LangGraph), Skill Trainer/Router/Function Calling, 이용량 정책(QPM·TPM), 네이버 AI 윤리·안전 필터를 사례로 정리하세요.
- 시험 직전 5~7일: 타이머 모의고사로 단항·다항 정밀 recall 유형에 적응하고, 같은 유형의 재오답을 제거하세요.
Guías de conceptos (con 3D)
- Técnicas de ingeniería de promptsCómo zero-shot, few-shot, la cadena de pensamiento, los prompts negativos y las plantillas cambian la salida del modelo, y los ataques que apuntan a los prompts.
- Generación aumentada por recuperación (RAG)Cómo hacer que un modelo responda con documentos que nunca ha visto: fragmentación, embeddings, búsqueda vectorial, fundamentación, mantenimiento de la base de conocimiento, evaluación y cuándo elegir RAG en lugar del ajuste fino.
- Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes (LLM)Cómo produce texto un LLM, paso a paso: predicción del siguiente token, tokens, embeddings, transformers y atención, entrenamiento, temperatura y top-p, y la ventana de contexto.
- Ajuste fino (fine-tuning)Seguir entrenando un modelo ya preentrenado con tus propios datos: cómo preparar los datos, épocas, tasa de aprendizaje y sobreajuste, PEFT y LoRA, preentrenamiento continuo, ajuste por instrucciones, ajuste por preferencias, destilación, olvido catastrófico y cuándo conviene elegir el ajuste fino.
- Fundamentos del aprendizaje automáticoCómo se relacionan la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, características y etiquetas, conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, árboles de decisión y algoritmos habituales, sobreajuste y subajuste, descenso de gradiente e hiperparámetros, y preparación de datos.
- Agentes de IAAgentes de IA que van más allá del chatbot que solo responde: planifican y usan herramientas para terminar el trabajo. Llamada a funciones, ReAct y planificación, memoria a corto y largo plazo, sistemas multiagente y orquestación, MCP y A2A, y protecciones como el mínimo privilegio y la aprobación humana.
- Alucinaciones y guardrailsPor qué la IA generativa alucina y cómo reducirlo, y cómo los guardrails (barreras de protección) frenan solicitudes y respuestas dañinas: controles de entrada y salida, filtros de contenido y su intensidad, enmascaramiento de datos personales y red teaming.
- IA responsableLos principios de la IA responsable y cómo llevarlos a la práctica: el sesgo que viene de los datos, las métricas de equidad y la regla de los cuatro quintos, la explicabilidad con SHAP y LIME, las tarjetas de modelo, la gobernanza de la IA y la regulación basada en el riesgo.
Proceso de validación de preguntas
Prueba el conjunto de práctica directamente y juzga tú mismo la similitud con el examen real.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. NCEAI-310(NCE-AI)은 어떤 시험인가요?
A. 네이버 클라우드의 AI 전문가(Expert) 자격증(시험코드 310)입니다. 전문가(NCP-AI, 210)보다 더 깊고 정밀한 지식을 요구하며 다항형(모두 고르기) 비중이 높습니다. 출제는 일반 AI/ML/LLM 정론이 다수를 차지하고, 그 위에 CLOVA Studio(HyperCLOVA X) 생성-개발 스택의 심화 내용이 더해집니다.
Q. NCP-AI(210)와 무엇이 다른가요?
A. 다루는 범위는 비슷하지만 Expert는 훨씬 정밀하고 심화됩니다. "파라미터 그 이상" — 모델 라인업(HCX-007/DASH-002/005), 튜닝 심화(SFT/PEFT/RLHF/FP), RAG 프레임워크(LangChain/LangGraph), 이용량 정책까지 정확한 사실을 묻고, 단항뿐 아니라 다항형 문제가 늘어납니다.
Q. 무엇을 더 공부해야 하나요?
A. 먼저 일반 AI 정론(Transformer/앙상블/평가지표, 프롬프트 기법 CoT·ReAct·Self-Consistency)을 폭넓게 다진 뒤, CLOVA Studio 정밀 스펙(모델·상품·파라미터·튜닝·RAG)을 얹으세요. 실제 시험은 긴 시나리오가 아니라 "짧고 정확한 recall + 다항"이 특징이라, 사실 하나하나를 정확히 구분하는 연습이 효과적입니다.
Q. 준비 방법과 주의점은?
A. 총 문항수·시험시간·합격 점수는 공식 페이지에 별도로 명시돼 있지 않으므로 네이버 클라우드 교육포털에서 확인하세요. 자주 나오는 함정: PEFT를 "대규모 지식 주입에 최적"으로 오인(정답은 FP), Top P를 "상위 K개 토큰"으로 오인(실제 누적확률), Function Calling에서 "LLM이 직접 실행"으로 오인(실행은 애플리케이션), 네이버 AI 윤리 준칙에 "이윤 극대화"가 포함된다고 착각하는 것입니다.
Q. 연습문제와 실전 모의고사는 어떻게 다르게 활용하나요?
A. 연습문제는 개념별로 풀며 오답 해설로 약점을 메우는 학습용이고, 실전 모의고사는 타이머로 실제 시험처럼 푸는 실전 점검용입니다. 두 방식 모두 오리지널 문제로 제공되며 AI 튜터 해설이 함께 제공됩니다.
Q. 기출문제로 공부하면 되나요?
A. 공식 기출문제는 공개되지 않습니다. 네이버 클라우드는 실제 출제 문항을 공개하지 않으며, 시중에 "기출"이나 "덤프"로 도는 자료는 응시자 복원본이거나 유출본입니다. 네이버 클라우드 플랫폼은 콘솔과 서비스가 자주 바뀌어 이런 자료는 특히 빨리 낡습니다. 본 서비스의 문제는 공식 출제기준과 공개 문서를 근거로 자체 제작한 오리지널 연습문제와 모의고사입니다.
Q. 덤프(dumps)와 유사한 문제인가요?
A. PasslyExam 문제는 유출 덤프를 제공하지 않으며, 공식 가이드와 공개 학습 범위를 바탕으로 실전 문제 유형을 분석해 구성합니다. 출제 의도, 보기 구성, 난이도 분포를 실제 시험 스타일에 맞추도록 설계해 실전 감각을 높이는 데 집중합니다. 즉 단순 암기형 덤프가 아니라, 근거 기반 해설과 반복 오답 개선이 가능한 학습형 콘텐츠입니다.