이것만 보면 AI-900 합격! 필수 요약+기출 포인트 총정리

 

 

안녕하세요! AI 분야에 첫 발을 내딛고 싶어서 AI-900 자격증에 관심 있으신가요? 정말 잘 오셨어요! AI-900 시험, 듣기만 해도 살짝 긴장될 수 있지만, 사실 핵심만 잘 파악하고 준비하면 충분히 합격할 수 있는 시험이랍니다! 저도 이 시험을 준비하면서 느꼈던 것들을 여러분과 나누고 싶어서 이렇게 글을 쓰게 되었어요 😊

특히 제가 참고했던 소중한 자료 덕분에 시험 범위를 효율적으로 정리하고, 어떤 부분에 집중해야 할지 감을 잡을 수 있었어요. 오늘은 그 핵심 내용들을 꾹꾹 눌러 담아 요약해 드리고, 문제 풀이 팁과 합격 꿀팁까지 아낌없이 방출해 드릴게요! 함께 차근차근 살펴보고 AI-900 마스터에 도전해 봅시다!

AI-900 시험 범위, 핵심만 파헤치기!

AI-900 시험은 인공지능의 기초 개념과 Microsoft Azure 서비스를 활용한 AI 워크로드에 대한 이해를 평가해요. 크게 네 가지 핵심 영역으로 나눌 수 있답니다. 이 네 가지 기둥만 잘 붙잡고 있으면 시험 준비의 절반은 끝난 거예요!

책임 있는 AI (Responsible AI)

이 부분은 AI 기술이 사회에 미치는 영향과 우리가 책임감을 가지고 어떻게 AI를 개발하고 사용해야 하는지에 대한 내용이에요. 단순히 기술만 아는 게 아니라 윤리적인 부분까지 생각해야 한다는 거죠! 정말 중요하죠?! 특히 6가지 핵심 키워드가 있어요:

• 공정성 (Fairness): AI 모델이 특정 그룹에 편향되지 않고 모두에게 공정해야 한다는 거예요. 예를 들어 대출 승인 프로그램이 성별이나 인종에 따라 차별하면 안 되겠죠! 데이터 자체의 편향(bias)이 모델에 반영되지 않도록 조심해야 해요.
• 신뢰성 & 안정성 (Reliability & Safety): AI 시스템이 일관적이고 예측 가능한 방식으로 작동해야 한다는 의미에요. 암 진단 모델이 갑자기 오작동해서 정상인 사람을 암 환자로 진단하거나 그 반대가 되면 큰일 나잖아요? 값이 누락되었을 때 어떻게 처리할지 등 오류 발생 시 안정적으로 작동하는 게 중요해요.
• 보안 & 개인정보 (Privacy & Security): 사용자의 민감한 정보, 예를 들면 질병 유무 같은 개인 데이터가 유출되거나 오용되지 않도록 철저히 보호해야 해요. AI 시스템은 강력한 보안 메커니즘 위에서 운영되어야 하죠!
• 포괄성 (Inclusiveness): 다양한 사용자가 AI 기술에 접근하고 사용할 수 있도록 고려해야 해요. 시각 장애인을 위한 화면 읽어주기 기능이나 고대비 모드, 받아쓰기 기능처럼 접근성을 높이는 노력이 필요하답니다. 모두를 위한 AI!
• 투명성 (Transparency): AI 모델이 왜 그런 결정을 내렸는지 그 근거와 이유를 설명할 수 있어야 해요. 대출 신청이 거부되었을 때 "왜 거부되었는지" 이유를 설명해 줄 수 있어야 사용자가 납득할 수 있겠죠? 모델의 판단 과정을 이해할 수 있도록 만드는 게 핵심이에요.
• 책임감 (Accountability): AI 시스템이 의사결정을 하더라도, 최종적으로는 인간이 그 결정을 통제하고 무시할 수 있어야 한다는 원칙이에요. AI가 '핵폭발 버튼을 눌러야 한다'고 판단하더라도, 인간이 '안돼!' 하고 막을 수 있어야 한다는 거죠!

머신러닝 (Machine Learning)

과거 데이터를 학습해서 미래를 예측하거나 패턴을 찾아내는 기술이에요! 마치 똑똑한 학생처럼 데이터를 보고 배우는 거죠. AI-900에서는 크게 세 가지 학습 유형을 다뤄요.

• 회귀 (Regression): 숫자 값을 예측하는 데 사용돼요. 예를 들어 과거 날씨와 운동량 데이터를 가지고 내일 날씨에 따른 예상 운동량을 예측하는 거죠! 보통 라벨(Label, 정답)이 있는 지도 학습(Supervised Learning)에 속해요. 모델을 학습시킨 후에는 R-제곱(R-SQUARED), 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱근 오차(RMSE) 같은 평가 지표를 사용해서 얼마나 잘 예측하는지 성능을 확인한답니다.
• 분류 (Classification): 데이터를 정해진 카테고리나 클래스로 나누는 기술이에요. 결과값이 '0 또는 1'처럼 이산적인 경우에 사용하죠. 예를 들면 이메일이 스팸인지 아닌지 (스팸/정상), 사진 속 동물이 강아지인지 고양이인지 판별하는 것들이에요. 이것도 라벨이 있는 지도 학습이랍니다. 모델 성능 평가는 오차 행렬(Confusion Matrix)을 만들어서 정확도(Accuracy)를 계산하는 게 일반적이에요. TP, FP, TN, FN 개념 꼭 이해해 두세요! 헷갈리기 쉬우니 예제를 많이 풀어보는 게 도움이 많이 됐어요.
• 군집 (Clustering): 라벨이 없는 비지도 학습(Unsupervised Learning)이에요! 데이터들 사이의 유사성을 기반으로 그룹핑하는 거죠. 예를 들어 고객 구매 데이터를 가지고 비슷한 성향의 고객 그룹을 나누는 데 사용할 수 있어요. K-평균(K-MEANS) 알고리즘이 대표적이죠. 데이터를 묶고 나서 '아, 이 그룹은 20대 여성 고객이 많네!'처럼 공통점을 찾아내는 거랍니다.

머신러닝 과정에서 중요한 건 데이터 와 데이터를 학습하고 평가하는 과정 이라는 점! 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 나누고, 모델을 학습시킨 후, 검증 데이터로 모델 성능을 평가하는 일련의 과정이 기본이에요. 아, 그리고 모델의 예측에 영향을 미치는 데이터 값은 피처(Feature) , 모델에서 예측하려는 값은 레이블(Label) 이라고 부르는 것도 기억해두면 좋아요!

Azure에서는 Azure Machine Learning 서비스를 통해 이런 머신러닝 작업을 쉽게 할 수 있도록 지원해요. 특히 Azure ML 디자이너(Designer) 는 코딩 없이도 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 로딩, 전처리, 학습, 평가 등의 파이프라인을 시각적으로 구성할 수 있어서 초보자도 접근하기 정말 좋답니다! 최적의 모델을 자동으로 찾아주는 기능도 있어서 유용해요.

AI가 보고 듣고 말하는 기술!

AI는 단순히 숫자를 예측하는 것 외에도 이미지나 언어처럼 비정형 데이터를 이해하고 처리하는 능력도 가지고 있어요. 바로 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술 덕분이죠!

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

컴퓨터가 이미지를 '보고' 이해하는 기술이에요! 사진이나 동영상을 분석해서 그 안에 무엇이 있는지, 어떤 상황인지 파악하는 거죠. AI-900에서는 주로 6가지 핵심 기술을 다뤄요.

• 이미지 분류 (Image Classification): 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판단해요. 강아지 사진인지 고양이 사진인지 구분하는 거죠.
• 이미지 탐지 (Object Detection): 이미지 안에 있는 여러 물체를 찾고, 그 위치를 네모난 박스로 표시한 다음 각 물체가 무엇인지 이름표를 붙여주는 기술이에요. 사진 속 자동차, 사람, 신호등 등을 동시에 인식할 수 있어요.
• 의미 체계 구분 (Semantic Segmentation): 이미지의 픽셀 단위로 각 물체를 구분해서 색칠하는 기술이에요. 배경과 물체, 심지어 물체 안에서도 다른 부분을 구분해서 픽셀마다 다른 색을 칠해주는 것처럼요! 버스는 빨간색, 차는 파란색, 보행자는 초록색으로 칠하는 식이죠. 객체의 형태를 더 정확하게 파악할 수 있어요.
• 이미지 분석 (Image Analysis): 이미지 내용을 이해하고 설명하는 기술이에요. "할아버지가 개와 함께 신호등을 건너고 있습니다"처럼 이미지에 캡션을 달아주는 거죠. 시각 장애인 분들에게 이미지를 설명해 줄 때 유용하게 쓰일 수 있어요!
• 얼굴 탐지 & 인식 (Face Detection & Recognition): 이미지에서 '얼굴'만 전문적으로 찾아내는 게 얼굴 탐지, 그 얼굴이 '누구의 얼굴인지' 식별하는 게 얼굴 인식이에요. 스마트폰 얼굴 잠금 해제나 보안 시스템에 활용되죠.
• 광학 문자 인식 (OCR, Optical Character Recognition): 이미지 속에 있는 글자를 인식해서 텍스트 데이터로 변환하는 기술이에요. 사진 찍은 문서의 내용을 컴퓨터로 편집하고 싶을 때 유용하게 사용할 수 있어요!

Azure에서는 Azure Computer Vision 서비스나 Custom Vision (내 데이터로 학습), Face 서비스, Form Recognizer (영수증, 송장 등 고정 양식 인식) 등을 통해 이런 컴퓨터 비전 기술들을 쉽게 사용할 수 있게 해줘요.

자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

컴퓨터가 인간의 '언어'를 이해하고 처리하는 기술이에요! 우리가 쓰는 글이나 말을 컴퓨터가 알아듣고 반응하게 만드는 거죠. 5가지 핵심 기술을 살펴볼게요.

• 텍스트 분석 및 엔티티 인식 (Text Analysis & Entity Recognition): 텍스트에서 중요한 정보나 개체(Entity)를 추출해요. 문장에서 '삼성', '타이레놀' 같은 고유 명사나 특정 용어를 인식하는 거죠. NER(Named Entity Recognition)이라고도 불러요.
• 감정 분석 (Sentiment Analysis): 텍스트에 담긴 감정이 긍정적인지 부정적인지, 혹은 중립적인지 판단해요. 고객 리뷰나 SNS 글을 자동으로 분석해서 여론을 파악할 때 유용하답니다. 빠르고 객관적인 분석이 가능하죠!
• 음성 인식 및 합성 (Speech Recognition & Synthesis): 사람의 목소리를 텍스트로 변환하는 게 음성 인식 (Speech to Text)이고, 텍스트를 사람 목소리로 만들어 내는 게 음성 합성 (Text to Speech)이에요. 유튜브 자동 자막 생성이나 AI 스피커에 활용되죠!
• 기계 번역 (Machine Translation): 한 언어를 다른 언어로 자동 번역하는 기술이에요. 구글 번역기 같은 서비스가 대표적이죠!
• 의미 체계적 언어 모델링 (Semantic Language Modeling): 단어나 문장의 의미를 파악하고 문맥을 이해해서 더 자연스러운 언어 처리가 가능하게 하는 기술이에요.

Azure에서는 Azure Language 서비스 (언어 탐지, 핵심 문구 추출, 엔티티 탐지, 감정 분석, 질의응답, 대화형 언어 이해 등), Azure Speech 서비스 (STT, TTS, 음성 번역), Azure Translator (텍스트 번역), 그리고 Azure Bot Service (대화형 AI 봇 개발) 등을 통해 NLP 기술을 제공하고 있어요.

Azure AI 서비스와 합격 꿀팁!

AI-900 시험에서는 Azure의 다양한 AI 서비스에 대한 이해도 중요해요! 이런 서비스들을 통해 우리가 앞서 배운 AI 기술들을 실제 구현하고 사용할 수 있거든요.

Azure AI 서비스 한눈에 보기

Azure는 AI 워크로드를 위한 다양한 서비스를 제공해요.

• Azure Machine Learning: 머신러닝 모델 개발, 학습, 배포 및 관리를 위한 클라우드 기반 플랫폼이에요. 데이터 과학자와 개발자들이 협업해서 AI 모델을 만들 수 있게 도와주죠.
• Cognitive Services (인지 서비스): 미리 학습된 AI 모델을 API 형태로 제공해서 개발자들이 쉽게 AI 기능을 앱에 추가할 수 있게 해주는 서비스 묶음이에요. 시각(Vision), 언어(Language), 음성(Speech), 의사 결정(Decision) 등 다양한 영역의 서비스가 포함되어 있답니다. 이 서비스를 사용하려면 REST Endpoint (서비스 주소)와 Authentication Key (접속 키)가 필요하다는 점! 꼭 기억해두세요.
• Azure Bot Service: 대화형 AI 봇을 개발하고 관리하기 위한 플랫폼이에요. 사용자와 자연스럽게 대화하는 챗봇 등을 만들 때 활용되죠.
• Azure Cognitive Search: 데이터에서 지능적인 검색 기능을 구현하고 지식을 추출할 수 있도록 도와주는 서비스예요. 데이터 색인화, 보강, 검색 등의 기능을 제공하죠.

참고로, AI의 넓은 영역 속에서 우리가 방금 살펴본 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 생성형 AI(Generative AI, GA)는 AI의 하위 분야라고 볼 수 있어요. 간단히 AI > ML > DL > GA 이렇게 계층을 이해하면 좋답니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅이 이런 AI 기술을 가능하게 하는 기반이 된다는 점에서 Cloud > AI > Data 의 관계도 중요하게 생각할 수 있어요.

Microsoft는 OpenAI와도 협력하고 있어서, OpenAI 플랫폼 의 대화형 AI, 코딩(Codex), 그림 생성(DALL-E2) 같은 서비스들도 Azure를 통해 활용될 수 있다는 점도 알아두면 좋을 것 같아요!

AI-900 합격 꿀팁 & 문제 풀이!

자, 이제 가장 중요한 합격 꿀팁이에요! 제가 참고했던 자료에서도 강조했지만, AI-900 시험은 문제 은행 방식의 출제가 많다고 해요! 이게 정말 큰 희망이죠?! 😎

핵심은 앞서 요약해 드린 4가지 시험 범위 카테고리 (책임 있는 AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전, NLP) 와 각 카테고리 안에 있는 핵심 키워드들의 특징을 정확하게 암기 하는 거예요! 그리고 그 특징을 바탕으로 어떤 상황에 어떤 기술을 사용해야 하는지 분류 하는 연습이 중요해요.

예를 들어 이런 문제가 나왔다고 상상해 보세요.

• "데이터 세트에서 숫자 값이 유사한 행 그룹을 식별해야 한다. 어떤 유형의 머신러닝을 사용해야 하는가?" -> 이런 질문에는 '군집'을 선택할 수 있어야겠죠?
• "모델의 예측에 영향을 미치는 데이터 값은 무엇인가?" -> 이건 '피처(Feature)'를 묻는 문제이고요.
• "집에서 직장까지의 거리를 기준으로 출퇴근 시 자전거 이용 여부를 예측하는 것" -> 이건 '분류' 문제에 해당해요!

이런 식으로 키워드의 정의와 그 특징, 그리고 실제 문제에서 어떻게 적용되는지를 연결해서 생각하는 연습을 많이 해야 해요!

제가 정말 추천받았고 실제로 효과를 본 학습 사이트는 바로 ExamTopics (https://www.examtopics.com/exams/microsoft/ai-900/view/) 에요! 여기에 AI-900 관련 기출문제들이 많이 올라와 있더라고요. 저는 시험 보기 전에 이 사이트에서 100문제 정도 풀어보면서 개념을 적용하는 연습을 하고 틀린 문제를 다시 보면서 완벽하게 이해하려고 노력했어요. 문제 은행 방식이기 때문에 여기서 본 문제가 실제 시험에 그대로 출제될 가능성이 높답니다!

개념 암기 + 문제 풀이! 이 두 가지만 꾸준히 하시면 분명 좋은 결과를 얻으실 수 있을 거예요! 저도 이 방법으로 921점이라는 좋은 점수로 합격할 수 있었답니다 😊

마무리하며

AI-900 자격증은 인공지능 분야에 대한 기본적인 이해도를 검증하고 Azure 클라우드에서의 AI 활용 능력을 보여줄 수 있는 좋은 시작점이에요! 오늘 제가 요약해 드린 핵심 범위와 꿀팁들을 바탕으로 차근차근 준비하시면 분명 원하시는 결과를 얻으실 수 있을 거예요!

너무 어렵게 생각하지 마시고, AI라는 재미있는 분야를 알아가는 과정이라고 즐겁게 공부하셨으면 좋겠어요! 개념 하나하나를 이해하고 문제 풀이로 실력을 다지다 보면 어느새 합격이라는 멋진 결과를 손에 쥘 수 있을 거예요!

AI-900 시험 보시는 모든 분들의 합격을 진심으로 기원합니다! 시험 화이팅하세요! 💪 혹시 이 내용이 도움이 되셨다면, 다른 분들에게도 공유해 주실 때 출처 링크 꼭 남겨주시면 정말 감사하겠습니다 😄

그럼 모두 열공하세요! 🙏