2025.12.28 / JUN
생성형 AI와 클라우드가 빠르게 결합되는 흐름 속에서, AI 개념을 이해하고 AWS 서비스로 비즈니스 문제를 설명할 수 있는 역량은 이제 기본 경쟁력이 되었고요, 이런 배경에서 등장한 자격증이 바로 **AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)**입니다. 이번 포스트에서는 시험 개요부터 준비 방법, 그리고 실제 합격에 도움이 되는 전략까지 단계적으로 정리합니다.
이 포스트의 주요 키워드
- AWS Skill Builder AI
- AWS AIF
- AWS Certified AI Practitioner
- AIF-C01 시험
- AWS AI 자격증
- 생성형 AI AWS
- Amazon Bedrock 시험
1. AWS AIF 시험 개요 한눈에 보기
AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)는 AI·ML·생성형 AI(GenAI)의 핵심 개념과 AWS의 관리형 AI 서비스 이해도를 검증하는 기초 자격증. *“모델을 직접 만드는 개발자 시험이 아니라, AI를 이해하고 활용하는 사용자 중심 시험”*.
시험 핵심 정보
- 문항 수: 65문항 (채점 50문항 + 비채점 15문항)
- 시험 시간: 90분
- 합격 기준: 700 / 1000
- 문제 유형: 객관식, 복수정답, 순서·매칭 문제
출제 영역 비중
- AI & ML 기초 (20%)
- 생성형 AI 기초 (24%)
- 파운데이션 모델 활용 (28%)
- 책임 있는 AI (14%)
- 보안·컴플라이언스·거버넌스 (14%)
이 시험은 “수학·코딩 능력”보다 개념 구분, 서비스 선택, 활용 시나리오 판단 능력을 훨씬 더 중요시.
2. AWS AIF 시험 준비 방법 (효율 중심)
① 공식 시험 가이드부터 정독
가장 먼저 해야 할 일은 공식 Exam Guide 둘러보기.
특히 In-Scope / Out-of-Scope 서비스 구분과 각 도메인의 Task Statement를 읽어보세요.
② AWS Skill Builder 활용
AWS에서 제공하는 AWS Skill Builder – AI Practitioner(AIF-C01) 과정은 출제 의도를 가장 잘 반영한 자료.
- 각 도메인별 핵심 개념 요약
- GenAI, Bedrock, SageMaker, Amazon Q 중심 설명
- 실무 시나리오 기반 퀴즈
“공식 언어에 익숙해지는 것”만으로도 안정권 진입 가능.
③ Udemy 강의로 반복 학습
시간 대비 효율을 높이려면 Udemy 등에서 진행하는 AIF-C01 강의 병행 권장.
- 개념을 사람 말로 풀어 설명
- 자주 헷갈리는 용어 비교 (ML vs GenAI, Fine-tuning vs RAG)
- 실제 시험 스타일 문제 반복 노출
공식 자료 + Udemy 조합은 개념 정착 속도 가속 가능.
3. AWS AIF 합격 전략 (실전 팁)
전략 1. “정의 → 차이 → 활용” 구조로 암기
예를 들어,
- LLM이 무엇인지
- Fine-tuning과 RAG의 차이
- 언제 Bedrock Knowledge Base를 쓰는지
이 세 단계를 연결해서 이해하면 응용 문제가 쉬워짐.
전략 2. 서비스 이름을 ‘기능’으로 기억
- Amazon Bedrock: 파운데이션 모델 API + 보안·거버넌스
- Amazon SageMaker: ML 전주기 관리
- Amazon Q: 업무 생산성 AI 어시스턴트
서비스를 제품이 아니라 역할로 기억하는 게 중요.
전략 3. 책임 있는 AI·보안 파트 절대 소홀히 하지 않기
초보자들에게 Responsible AI / Security 도메인은 합격의 주요 분기점.
Bias, Guardrails, IAM, 암호화, Shared Responsibility Model은 반드시 짚고 가세요.
누가 AWS AIF를 준비하면 좋을까?
- AI·클라우드 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 분
- 개발자가 아니지만 AI 프로젝트를 이해해야 하는 기획·컨설팅·영업 직군
- 생성형 AI와 AWS 서비스의 연결 구조를 알고 싶은 분
AWS AIF는 **“AI 시대의 AWS 공통 언어”**를 만들어주는 시험. 개념을 제대로 잡아두면, 이후 ML Specialty나 솔루션 아키텍트 학습도 훨씬 수월해져요.
AWS AIF 시험 준비 참고 링크
AWS AIF 시험 개요 | AWS Certified AI Practitioner
https://aws.amazon.com/certification/certified-ai-practitioner/
AWS AIF 시험 준비 | AIF-C01 Skill Builder
https://skillbuilder.aws/category/exam-prep/ai-practitioner-AIF-C01
Udemy | Ultimate AWS Certified AI Practitioner AIF-C01
https://www.udemy.com/course/aws-ai-practitioner-certified/
AWS AIF-C01 Q&A
이 학습 가이드는 AWS Certified AI Practitioner 시험에 대한 이해도를 검토하고 심화하기 위해 제작되었습니다. 이 가이드에는 단답형 퀴즈와 정답, 논술형 문제, 그리고 주요 용어집이 포함되어 있어 시험의 핵심 개념을 효과적으로 복습할 수 있습니다.
Q. AWS Certified AI Practitioner 시험의 대상 응시자는 누구이며, 이들에게 권장되는 AWS 지식은 무엇입니까?
A. 대상 응시자 및 권장 지식: 이 시험의 대상 응시자는 AWS에서 AI/ML 기술에 익숙하지만 반드시 솔루션을 직접 구축하지는 않는 개인입니다. 비즈니스 분석가, IT 지원, 마케팅 전문가, 제품/프로젝트 관리자 등이 해당됩니다. 이들에게는 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI와 같은 핵심 AWS 서비스, AWS 공동 책임 모델, IAM, 서비스 요금 모델에 대한 지식이 권장됩니다.
Q. AWS Certified AI Practitioner와 AWS Certified Cloud Practitioner 인증의 주요 차이점은 무엇입니까?
A. 두 인증의 차이점: AWS Certified Cloud Practitioner는 AWS 클라우드 전반에 대한 지식에 중점을 두며 모든 AWS 서비스를 개괄적으로 다룹니다. 반면 AWS Certified AI Practitioner는 생성형 AI에 중점을 두고 AI 프레임워크, 개념 및 관련 AWS 기술의 전반적인 내용을 다루며, 시험 내용 전체가 AI, ML, 생성형 AI에 초점을 맞추고 있습니다.
Q3. AWS Certified AI Practitioner 시험의 형식(시간, 문항 수, 문제 유형)에 대해 설명해 주십시오.
A3. 시험 형식: 시험 시간은 90분이며, 총 65개의 질문으로 구성됩니다. 이 중 50개 문항은 점수에 반영되고 15개 문항은 점수에 반영되지 않는 평가용 질문입니다. 문제 유형은 객관식(단일 선택), 다중 응답(복수 선택), 순서 맞추기, 짝 맞추기 등 다양하게 출제됩니다.
Q. 이 시험의 5가지 콘텐츠 영역과 각각의 가중치는 어떻게 됩니까?
A. 콘텐츠 영역 및 가중치: 시험은 5개의 콘텐츠 영역으로 구성됩니다. 각 영역의 가중치는 다음과 같습니다.
- 영역 1: AI 및 ML의 기본 사항 (20%)
- 영역 2: GenAI의 기본 사항 (24%)
- 영역 3: 파운데이션 모델의 애플리케이션 (28%)
- 영역 4: 책임감 있는 AI에 대한 지침 (14%)
- 영역 5: AI 솔루션에 대한 보안, 규정 준수 및 거버넌스 (14%)
Q. 생성형 AI(GenAI)의 기본 개념 중 파운데이션 모델(FM), 프롬프트 엔지니어링, 토큰의 의미는 무엇입니까?
A. GenAI 기본 개념: 파운데이션 모델(FM)은 대규모 데이터로 사전 훈련된 다목적 AI 모델입니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델로부터 원하는 응답을 얻기 위해 입력(프롬프트)을 효과적으로 설계하는 기술을 의미합니다. 토큰은 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위로, 단어나 하위 단어에 해당합니다.
Q. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)이란 무엇이며, 어떤 비즈니스 애플리케이션에 사용될 수 있습니까?
A. 검색 증강 생성(RAG): RAG는 파운데이션 모델이 외부 지식 기반(예: 벡터 데이터베이스)에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은 최신 정보를 반영하고 환각(hallucination)을 줄일 수 있으며, 비즈니스에서는 Amazon Bedrock Knowledge Bases와 같은 서비스를 통해 특정 도메인 지식을 활용하는 AI 비서나 검색 엔진을 구축하는 데 사용됩니다.
Q. ‘책임감 있는 AI’의 주요 특징에는 무엇이 있으며, 편향(bias)은 AI 시스템에 어떤 영향을 미칩니까?
A. 책임감 있는 AI: 책임감 있는 AI의 주요 특징에는 편향, 공정성, 포용성, 견고성, 안전성, 진실성 등이 포함됩니다. 편향은 특정 인구 통계 그룹에 대한 부정확한 결과나 과적합(overfitting)/과소적합(underfitting)과 같은 문제를 야기하여 모델의 신뢰성과 공정성을 해칠 수 있습니다.
Q. AWS에서 AI 시스템을 보호하기 위해 사용할 수 있는 주요 서비스와 기능에는 어떤 것들이 있습니까?
A. AI 시스템 보안: AWS에서는 IAM 역할, 정책, 권한을 사용하여 접근을 제어하고, AWS KMS를 통해 데이터를 암호화할 수 있습니다. 또한 AWS PrivateLink로 네트워크를 보호하고, Amazon Macie로 민감한 데이터를 식별하며, AWS 공동 책임 모델에 따라 보안 책임을 분담하여 AI 시스템을 안전하게 운영할 수 있습니다.
Q. 머신러닝(ML) 개발 수명주기를 구성하는 주요 요소들을 설명하십시오.
A. ML 개발 수명주기: ML 개발 수명주기는 데이터 수집, 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 사전 처리, 특징 공학, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가, 배포, 모니터링 등의 구성 요소로 이루어집니다. 이 과정은 반복 가능하고 확장 가능한 시스템을 구축하여 프로덕션 준비 상태를 달성하는 것을 목표로 합니다.
Q. 이 자격증의 유효 기간은 얼마이며, 재인증을 받으려면 어떤 방법이 있습니까?
A. 자격증 유효 기간 및 재인증: 이 자격증은 3년간 유효합니다. 자격증이 만료되기 전에 최신 버전의 동일한 시험에 합격하거나, 상위 자격증인 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate를 취득하면 이 자격증이 자동으로 재인증됩니다.
주요 용어집
| 용어 | 정의 |
| AI (인공 지능) | 인간의 지능을 모방하여 의사 결정을 내리거나 작업을 자동화하는 기술. ML, 딥러닝, GenAI를 포괄하는 광범위한 개념. |
| ML (머신러닝) | 데이터로부터 패턴을 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이 예측이나 결정을 내리는 AI의 하위 분야. |
| GenAI (생성형 AI) | 텍스트, 이미지, 오디오 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술. 파운데이션 모델을 기반으로 하는 경우가 많음. |
| 딥러닝(Deep Learning) | 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 ML의 한 분야. |
| 파운데이션 모델 (FM) | 대규모 데이터 세트로 사전 훈련되어 다양한 다운스트림 작업에 적용할 수 있는 대규모 AI 모델. |
| LLM (대규모 언어 모델) | 텍스트 데이터를 이해하고 생성하도록 훈련된 파운데이션 모델의 한 유형. |
| 프롬프트 엔지니어링 | AI 모델(특히 LLM)로부터 원하는 출력을 이끌어내기 위해 입력(프롬프트)을 설계하고 최적화하는 기술. |
| 검색 증강 생성 (RAG) | 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하여 모델의 응답 생성에 활용하는 기술. 환각을 줄이고 정보의 정확성을 높임. |
| 임베딩(Embeddings) | 단어, 문장, 이미지 등의 데이터를 모델이 처리할 수 있는 숫자 벡터 형태로 변환한 것. |
| 토큰(Tokens) | 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위. 일반적으로 단어 또는 하위 단어에 해당함. |
| 미세 조정(Fine-tuning) | 사전 훈련된 파운데이션 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞는 소규모 데이터 세트로 추가 훈련하여 성능을 최적화하는 과정. |
| 환각(Hallucinations) | 생성형 AI 모델이 사실이 아니거나 입력 컨텍스트와 관련 없는 정보를 자신 있게 생성하는 현상. |
| 편향(Bias) | 훈련 데이터에 존재하는 편견이 모델에 반영되어 특정 그룹에 대해 불공정하거나 부정확한 결과를 생성하는 경향. |
| 공정성(Fairness) | AI 시스템이 모든 개인과 그룹에게 편향 없이 공평한 결과를 제공하는 것. |
| 설명 가능성(Explainability) | AI 모델의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명할 수 있는 능력. |
| 투명성(Transparency) | AI 모델의 데이터, 설계, 구현 방식 등이 공개되어 신뢰성을 높이는 것. |
| MLOps | ML 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 표준화하여 신뢰성과 확장성을 높이는 관행 및 도구 집합. |
| Amazon Bedrock | 다양한 파운데이션 모델에 API를 통해 쉽게 접근하고, 이를 활용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 AWS 서비스. |
| Amazon SageMaker AI | ML 모델의 구축, 훈련, 배포를 위한 포괄적인 도구와 서비스를 제공하는 AWS의 완전 관리형 서비스. |
| Amazon Comprehend | 자연어 처리(NLP)를 사용하여 텍스트에서 인사이트와 관계를 추출하는 AWS 서비스. |
| Amazon Transcribe | 음성을 텍스트로 변환하는 자동 음성 인식(ASR) AWS 서비스. |
| Amazon Lex | 음성과 텍스트를 사용하는 대화형 인터페이스(챗봇)를 애플리케이션에 구축하기 위한 AWS 서비스. |
| Amazon Polly | 텍스트를 사람의 음성처럼 자연스러운 오디오로 변환하는 텍스트-음성 변환(TTS) AWS 서비스. |
| 책임감 있는 AI | AI 시스템이 공정하고, 포용적이며, 견고하고, 안전하며, 투명하고, 설명 가능하도록 개발 및 배포하는 것을 목표로 하는 원칙과 관행. |
| AWS 공동 책임 모델 | 클라우드의 보안은 AWS가 책임지고, 클라우드 내의 보안은 고객이 책임진다는 AWS의 보안 프레임워크. |
| IAM | AWS Identity and Access Management의 약자로, AWS 리소스에 대한 액세스를 안전하게 제어하기 위한 서비스. |
첫 포스팅: 2025.12.28 / 포스트 작성: JUN.NXP (naebon@naver.com)
