[AI-900] 자격증 완벽정리 1편_개요와 준비 전략

목차:

• AI-900 소개 및 시험 개요
• 시험 영역과 출제 비중
• 효과적인 준비 전략 (학습 자료 및 방법)
• 시험 응시 팁 및 유의사항
• 마무리 정리 및 다음 편 예고

AI-900 소개 및 시험 개요

AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 자격증은 클라우드 상의 기계 학습 및 AI 서비스에 대한 기초 지식을 평가하는 시험입니다. 기술 배경이 많지 않은 분들도 응시할 수 있도록 만들어진 입문자용 인증이며, 데이터 과학이나 소프트웨어 개발 경험이 없어도 도전할 수 있습니다learn.microsoft.comlearn.microsoft.com. 다만 기본적인 클라우드 개념과 클라이언트-서버 애플리케이션 동작 방식 등에 대한 이해가 있으면 학습에 도움이 됩니다learn.microsoft.com. AI-900 인증을 취득하면 Azure Data Scientist Associate나 Azure AI Engineer Associate와 같은 상위 자격증 학습의 발판으로 활용할 수 있지만, 반드시 선행 요건은 아닙니다learn.microsoft.com.

시험은 60분간 진행되며, 여러 형식의 객관식 문제가 출제됩니다. 점수는 1000점 만점에 700점 이상 받아야 합격입니다learn.microsoft.com. 문제 수는 약 40문제 내외로, 각 문항에 사용할 수 있는 시간은 1~2분 정도입니다. 출제 유형으로는 단순 지식 확인 문제, 시나리오 기반 응용 문제, 드래그 앤 드롭 등 다양하게 나옵니다. (※ 참고: Microsoft 공식 가이드에 따르면, 시험은 영어를 포함한 몇 가지 언어로 제공되며, 한국어 시험의 경우 영문 업데이트 후 약 8주 후에 반영됩니다learn.microsoft.com.)

시험 영역과 출제 비중

AI-900 시험은 크게 다섯 가지 영역으로 구성되어 있으며, 각 영역별 비중은 다음과 같습니다learn.microsoft.com:

• 인공지능 워크로드 및 고려사항 설명 – 15~20%
• 기계 학습의 기본 원리 설명 (Azure 상) – 15~20%
• 컴퓨터 비전 워크로드 특징 설명 – 15~20%
• 자연어 처리(NLP) 워크로드 특징 설명 – 15~20%
• 생성형 AI 워크로드 특징 설명 – 20~25%

각 영역마다 다루는 세부 주제가 있으며, 예를 들어 인공지능 워크로드 영역에서는 비전, NLP, 문서 처리, 생성형 AI 등의 사례를 구분하는 능력을 평가하고learn.microsoft.com 책임 있는 AI 원칙(공정성, 안전성 등)을 이해하고 있는지 확인합니다learn.microsoft.com. 출제 포인트: 수험자는 시나리오를 보고 어떤 AI 분야에 속하는지 (예: 이미지 인식이면 컴퓨터 비전, 감정 분석이면 NLP) 식별하는 문제나, Responsible AI(책임 있는 AI)의 원칙에 어긋나는 상황을 찾아내는 문제 등을 만날 수 있습니다. 최신 출제 기준에는 생성형 AI(Generative AI)에 대한 내용이 비중 높게 포함되었으므로, Azure OpenAI 등 관련 서비스도 알아두어야 합니다.

효과적인 준비 전략 (학습 자료 및 방법)

1) 공식 학습 자료 활용: Microsoft가 제공하는 **학습 경로(Learning Path)**와 모듈을 따라 공부하는 것을 추천합니다. Microsoft Learn 웹사이트의 Azure AI Fundamentals 학습 경로에는 AI-900 시험 주제에 맞게 이론과 실습이 구성되어 있습니다. 예를 들어, "기계 학습의 기본" 모듈에서는 지도/비지도 학습 개념을, "컴퓨터 비전 소개" 모듈에서는 Azure의 비전 서비스 활용법을 다룹니다. 이러한 자습형 자료는 무료이며, 이해를 돕는 예제와 퀴즈도 포함되어 있습니다. 또한 오프라인으로 공부를 원한다면 **공식 강사 주도 교육 과정(AI-900T00)**에 참여할 수도 있습니다.

2) Microsoft Docs 및 Cloud 문서 참고: Azure 서비스별 공식 설명서(Microsoft Docs)를 통해 세부 내용을 확인하세요. 예를 들어 Azure Machine Learning, Cognitive Services 관련 문서를 읽으면 서비스의 기능과 용도를 정확히 파악할 수 있습니다. Microsoft Docs는 대부분 한국어를 지원하므로, 어려운 개념은 한국어 문서를 활용해 이해도를 높입니다.

3) 문제 풀이 연습: Microsoft Learn에서는 **무료 연습 시험(Practice Assessment)**을 제공하여 실제와 유사한 문제를 풀어볼 수 있습니다learn.microsoft.com. 이를 적극 활용하여 문제 유형과 난이도에 익숙해지세요. 또한 시중의 기출 문제 해설이나, Azure 자격증을 다룬 블로그들의 요약 정리도 도움이 될 수 있습니다. 문제를 풀 때는 틀린 문제의 해설을 통해 어떤 개념이 부족한지 파악하고 보완하도록 합니다.

4) 공부 일정 및 방법: 기초 개념이 생소한 초보자의 경우 2~4주 정도의 학습 기간을 계획하는 것이 좋습니다. 매일 일정 시간을 투자하여 시리즈 각 편의 주제를 하나씩 학습해보세요. 이 블로그 시리즈를 따라 1편부터 10편까지 순서대로 개념을 이해하고, 관련된 Microsoft Learn 모듈을 병행하면 체계적으로 준비할 수 있습니다. 또한 용어 정리 노트를 만들어 새로운 용어나 약어(AI, ML, NLP 등)의 의미를 정리해 두면 시험 직전에 유용합니다.

시험 응시 팁 및 유의사항

시험에 임박해서는 다음 사항들을 점검하세요:

• 시험 예약 및 환경 점검: Pearson VUE를 통해 온라인 또는 오프라인 시험을 예약할 수 있습니다. 온라인 감독 시험의 경우 웹캠, 마이크, 인터넷 환경을 미리 테스트하고, 조용한 공간에서 응시해야 합니다. 신분증 지참은 필수이며, 시험 전 시스템 체크(Exam Sandbox)를 이용해 환경을 시험해볼 수 있습니다learn.microsoft.com.
• 시간 관리: 60분 동안 모든 문항을 풀어야 하므로, 문제당 1분 안팎으로 계산해 두세요. 애매한 문제는 일단 표시(mark)해두고 넘어간 뒤 나중에 돌아오는 전략이 유효합니다. 너무 오래 고민되는 문제는 추측으로라도 답하고 넘어가는 편이 낫습니다(빈 답으로 남겨두면 오답 처리).
• 시험 전략: 문제를 잘못 읽고 실수하지 않도록 키워드에 밑줄을 그으며 읽습니다 (예: "~하지 않은 것은?"). 또한 각 질문이 어떤 출제 영역에 해당하는지 생각해 보면 함정에 덜 빠집니다. 예를 들어 "어떤 서비스가 어떤 시나리오에 적합한가?"를 묻는다면, 해당 시나리오가 Vision인지 NLP인지 파악한 후 Azure 서비스명을 고르면 정답에 가까워집니다.
• 시험 중 침착함: 모르는 문제가 나오더라도 당황하지 말고 아는 내용 위주로 배점 받을 것을 노리세요. 대개 일부 문제는 매우 기본적인 개념을 묻기에 확실히 맞출 수 있고, 일부는 생소할 수 있는데, 합격 커트라인이 700점이므로 다 맞출 필요는 없습니다.

마무리 정리 및 다음 편 예고

이번 1편에서는 AI-900 시험의 전반적인 구조와 준비 방법에 대해 살펴보았습니다. 핵심 요약: AI-900은 AI와 머신러닝, Azure AI 서비스 전반을 포괄하는 기초 인증이며, 출제 영역은 AI 워크로드, ML 기본 개념, 컴퓨터 비전, NLP, 생성형 AI, 그리고 책임 있는 AI입니다. 효과적인 준비를 위해 공식 학습 자료와 연습문제를 활용하고, 시간 관리 및 시험 전략을 세울 것을 권장드립니다.

다음 편에서는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 개념을 비교하여, 흔히 혼동되는 용어들의 차이와 관계를 이해해보겠습니다.

GPT 추천 참고자료:

• Microsoft Learn: AI-900 학습 가이드 (공식 인증 개요 및 학습 리소스)learn.microsoft.comlearn.microsoft.com
• Microsoft Learn: 무료 Practice Assessment (AI-900과 유사한 문제로 구성된 연습 시험)
• Microsoft Docs: Azure AI Fundamentals 학습 경로 (시험 주제별 자율 학습 모듈 모음)
• Microsoft Docs: Exam AI-900 공식 페이지 (시험 내용과 기술 측정 항목 상세)