네이버 클라우드 플랫폼 AI 전문가 자격증 (NCE-AI)
NCEAI-310
네이버 클라우드 플랫폼의 AI 전문가(Expert) 자격증입니다. 전문가(NCP-AI)보다 한 단계 높은 수준으로, 인공지능과 대규모 언어 모델에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 CLOVA Studio와 HyperCLOVA X를 활용한 생성형 AI 개발 실무 역량을 평가합니다. 생성 파라미터 조정, 모델 튜닝, 검색 증강 생성(RAG), 챗봇과 에이전트 구성, AI 윤리와 안전까지 폭넓게 다룹니다.
60
60 분
60/ 1000
200+
대상
HyperCLOVA X / CLOVA Studio 솔루션을 실무·운영 수준에서 설계·구축하는 AI 엔지니어·아키텍트.
사전 요구 사항
탄탄한 LLM/RAG 이해와 CLOVA Studio 실습 경험. NCP-AI(210) 수준 지식을 전제로 합니다.
문제 유형
언어 및 인정 범위
공식 시험 지원 언어
PasslyExam 지원 언어
자격 인정 범위
네이버 클라우드 플랫폼 기술자격증(국내), Expert 등급.
출제 영역
AI/LLM 기초
HyperCLOVA X 모델
CLOVA Studio 플랫폼·상품
Playground 파라미터
프롬프트 엔지니어링
튜닝
RAG·LangChain·LangGraph·Skill·Router·Function Calling
이용량 정책·AI 윤리/안전
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.
문항 검증 프로세스
실전형 문제를 직접 풀어보고 유사도를 확인해보세요.
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. 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.
덤프 대안 가이드 보기