AIF-C01
AI/ML 개념, 생성형 AI 기술 및 AWS AI 서비스에 대한 이해를 검증합니다. 이 자격증은 머신러닝 파이프라인, 책임감 있는 AI 실천, Amazon Bedrock, SageMaker 및 지능형 애플리케이션 구축을 위한 기타 AWS AI/ML 서비스에 대한 기초 지식을 다룹니다.
65
90 분
700/ 1000
300+
AWS 기반 생성형 AI 이니셔티브를 기획·평가·거버넌스하는 실무자(프로덕트 매니저, 솔루션 아키텍트, 기술 리드, 응용 AI 팀)를 주요 대상으로 합니다. 비즈니스 목표와 모델 선택, 데이터 전략, 보안 통제, Responsible AI 정책을 함께 맞춰야 하는 크로스펑셔널 역할에 특히 적합합니다. 고객 대상 AI 기능, 내부 코파일럿, 문서/지식 어시스턴트 운영 팀에 실질적인 도움이 됩니다.
필수 선행 자격증은 없지만 AWS 핵심 서비스와 AI/ML 기초 개념에 대한 실습 경험을 강하게 권장합니다. 모델 선택 트레이드오프(품질·지연시간·비용), 프롬프트 설계 기본, 검색/근거화(RAG) 패턴, 데이터 프라이버시 통제, IAM/KMS 기반 권한 경계를 이해해야 합니다. 환각 리스크, 평가 지표, 가드레일, 운영 모니터링을 함께 판단할 수 있어야 하며, 고객지원 자동화·콘텐츠 생성·사내 지식 어시스턴트 같은 실제 적용 경험이 있으면 준비 효율이 크게 높아집니다.
글로벌하게 인정되며 다양한 국가에서 폭넓게 활용됩니다.
AI 및 ML 기초
생성형 AI 기초
기반 모델 응용
책임감 있는 AI 가이드라인
보안, 규정 준수 및 거버넌스
실전형 문제를 직접 풀어보고 유사도를 확인해보세요.
Q. AIF-C01은 개발자 시험인가요, 아키텍처 시험인가요?
A. 둘 다 포함하지만, 핵심은 비즈니스 요구와 제약조건 하에서 GenAI 솔루션을 안전하고 효율적으로 설계·운영하는 판단 능력입니다. 즉 모델 자체 지식보다도 데이터 경계, 거버넌스, 비용, 지연시간을 함께 만족시키는 설계 결정을 묻는 비중이 큽니다. 실전에서는 "기술적으로 가능"한 선택과 "운영 가능한 선택"을 구분하는 감각이 중요합니다.
Q. 합격에 가장 중요한 포인트는?
A. 모델 성능만 보는 접근을 버리고, 데이터 거버넌스·보안·비용·지연시간을 함께 최적화하는 트레이드오프 사고가 중요합니다. 특히 환각 리스크 대응, 프롬프트 가드레일, 접근 제어, 로그/모니터링 전략까지 고려한 답안을 선택해야 점수가 안정됩니다. 정답률을 올리려면 "최고 성능 모델"보다 "요구사항에 맞는 운영 전략" 관점으로 문제를 보는 습관이 필요합니다.
Q. 실무 경험이 없어도 가능한가요?
A. 가능합니다. 요구사항→리스크→설계 대안→운영 전략 순으로 푸는 프레임을 고정하면 시나리오 대응력이 빠르게 좋아집니다. 실습 경험이 부족해도 이 구조를 반복하면 오답 선택지를 체계적으로 제거할 수 있습니다. 특히 데이터 민감도, 규제 조건, 운영 비용을 같이 비교하는 연습이 큰 차이를 만듭니다.
Q. 안정권 모의고사 점수는?
A. 최근 3회 75~80% 이상을 안정적으로 유지하고, 같은 실수(환각 대응, 접근제어, 비용 추정)가 줄면 실전 안정권입니다. 단일 최고점보다 반복 실수 감소가 더 중요한 지표입니다. 마지막 주에는 새로운 주제를 넓히기보다, 취약 패턴을 좁혀서 제거하는 방식이 실제 합격률에 더 유리합니다.
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. 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.
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