01. AWS Certified AI Practitioner란 무엇인가?

AI를 처음 공부한다면 무엇부터 알아야 할까?

최근 IT 업계에서 가장 많이 등장하는 단어 중 하나가 AI(Artificial Intelligence)입니다.

ChatGPT와 같은 Generative AI의 등장 이후 AI는 더 이상 데이터 과학자나 AI 개발자만의 영역이 아닙니다.

Cloud Engineer, Solution Architect, Project Manager, Business Analyst, IT Manager 등 다양한 IT 직군에서도 AI에 대한 기본적인 이해가 필요해지고 있습니다.

AWS 역시 이러한 변화에 맞춰 AWS Certified AI Practitioner 자격증을 제공하고 있습니다.

이번 글에서는 AI Practitioner 시험이 무엇인지, 무엇을 공부해야 하는지, 그리고 앞으로 AI를 어떤 순서로 공부하면 좋은지 전체적인 Roadmap을 정리해 보겠습니다.

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1. AWS Certified AI Practitioner란?

AWS Certified AI Practitioner는 AWS에서 제공하는 Foundational Level의 AI 자격증입니다.

AI와 Machine Learning의 기본 개념뿐만 아니라 최근 가장 중요한 기술인 Generative AI와 Foundation Model에 대한 이해를 평가합니다.

또한 AWS의 AI 서비스를 이해하고, 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 어떤 서비스를 선택할 수 있는지도 알아야 합니다.

중요한 점은 이 시험이 AI 모델을 직접 개발하는 시험은 아니라는 것입니다.

따라서 복잡한 수학 공식이나 Machine Learning 알고리즘을 직접 구현하는 능력보다는,

AI가 무엇인지 이해하고, 어떤 AI 기술과 AWS 서비스를 사용해야 하는지를 판단하는 능력

이 중요합니다.

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2. AIF-C01 시험 구조

AWS Certified AI Practitioner 시험은 다음 5개의 Domain으로 구성됩니다.

Domain내용비중

Domain 1	Fundamentals of AI and ML	20%
Domain 2	Fundamentals of Generative AI	24%
Domain 3	Applications of Foundation Models	28%
Domain 4	Responsible AI	14%
Domain 5	Security, Compliance & Governance	14%

여기서 가장 중요한 부분을 하나 발견할 수 있습니다.

Generative AI + Foundation Model = 52%

즉 시험의 절반 이상이 Generative AI와 Foundation Model과 관련되어 있습니다.

따라서 과거의 전통적인 Machine Learning 개념만 공부해서는 부족합니다.

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3. 시험에서 알아야 할 핵심 개념

AI / Machine Learning

• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Deep Learning
• Neural Network
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Reinforcement Learning
• Training
• Inference
• Classification
• Regression
• Clustering
• Overfitting

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Generative AI

• Generative AI
• Large Language Model
• Foundation Model
• Transformer
• Token
• Prompt
• Prompt Engineering
• Embedding
• Vector Database
• RAG
• Fine-tuning
• Hallucination
• Multimodal AI

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AWS AI Services

• Amazon Bedrock
• Amazon SageMaker AI
• Amazon Rekognition
• Amazon Textract
• Amazon Comprehend
• Amazon Transcribe
• Amazon Polly
• Amazon Translate
• Amazon Lex

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Responsible AI

AI를 단순히 잘 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.

AI를 책임 있게 사용하기 위한 다음 개념도 중요합니다.

• Bias
• Fairness
• Transparency
• Explainability
• Privacy
• Safety
• Accountability

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Security & Governance

AI 시스템 역시 AWS Cloud Security의 기본 원칙을 따라야 합니다.

• IAM
• Encryption
• Data Protection
• Access Control
• Compliance
• Governance
• Monitoring

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4. 이 시험을 어떻게 공부해야 할까?

가장 추천하는 방법은 시험 문제부터 외우지 않는 것입니다.

먼저 AI의 전체적인 구조를 이해해야 합니다.

AI
 ↓
Machine Learning
 ↓
Deep Learning
 ↓
Generative AI
 ↓
Foundation Model
 ↓
LLM
 ↓
RAG / Fine-tuning
 ↓
AWS AI Services
 ↓
Responsible AI
 ↓
Security

이 구조를 이해한 후 AWS 서비스와 시험 문제를 연결하는 방식이 가장 효과적입니다.

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5. 이번 시리즈의 학습 Roadmap

앞으로 다음과 같은 순서로 공부해 보겠습니다.

01. AWS Certified AI Practitioner란 무엇인가?

시험과 전체 학습 Roadmap

02. AI란 무엇인가?

AI / ML / DL / Generative AI

03. Machine Learning 핵심 개념

Training, Inference, Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning

04. Generative AI 완벽 이해하기

LLM, Foundation Model, Token, Prompt, Embedding, RAG

05. AWS AI Services

Amazon Bedrock, SageMaker AI, Rekognition, Textract 등

06. AWS AI Practitioner 시험 준비

공식 자료, 동영상, Practice Question, 시험 전략

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6. 가장 중요한 공부 방향

AWS AI Practitioner를 공부하면서 다음 질문에 답할 수 있다면 좋은 출발입니다.

AI와 Machine Learning은 무엇이 다른가?

Deep Learning은 무엇인가?

Generative AI는 기존 AI와 어떻게 다른가?

Foundation Model이란 무엇인가?

LLM은 무엇인가?

RAG와 Fine-tuning의 차이는 무엇인가?

Bedrock과 SageMaker AI는 언제 사용하는가?

AI를 책임 있게 사용하려면 무엇을 고려해야 하는가?

이 질문에 답할 수 있도록 공부하는 것이 단순 암기보다 훨씬 중요합니다.

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마무리

AWS Certified AI Practitioner는 AI 전문가가 되기 위한 시험이라기보다는 AI 시대에 필요한 기본적인 AI Literacy를 검증하는 시험이라고 생각하면 좋습니다.

특히 IT 분야에서 Cloud와 AI의 경계가 빠르게 사라지고 있기 때문에 AI에 대한 기본적인 이해는 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.

이번 시리즈에서는 시험을 위한 암기보다는 AI의 전체적인 그림을 이해하는 것을 목표로 하겠습니다.

다음 글에서는 가장 기본적인 질문부터 시작합니다.

"AI란 도대체 무엇일까요?"

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