1. 시험 개요
AWS Certified AI Practitioner – Associate 수준이 아닌, 기초 ~ 중급의 AI/ML 및 생성형 AI 개념을 다루는 시험입니다.
이 시험은 AI/ML 기술을 직접 구현하기보다는, 적절한 기술을 선택·활용할 수 있는 능력을 검증합니다.
예컨대, 후보자는 AWS에서 AI/ML 기술을 사용해 본 경험이 약 6개월 이하일 수 있으며, 개발자뿐만 아니라 기획·분석·마케팅 등 다양한 직무에 적합합니다.
📘 공식 시험 가이드 (PDF): AWS Certified AI Practitioner Exam Guide
🌐 공식 인증 페이지: AWS Certification – AI Practitioner
🧩 기출 기반 문제풀이: Cloud Pass AIF-C01 문제풀이 페이지
시험 정보 요약
- 문항 수: 약 65문항
- 시간: 약 90분
- 추천 경험: AWS AI/ML 기술 노출 약 6개월 이하 가능
- 평가 영역: AI/ML 기초, 생성형 AI, 기반 모델 활용, 책임 있는 AI, 보안·거버넌스
2. 시험 도메인 및 특징
| 도메인 | 주요 내용 | 비중 |
|---|---|---|
| Domain 1: Fundamentals of AI and ML | AI/ML 용어·개념, 학습 방식, 사용 사례 | 약 20% |
| Domain 2: Fundamentals of Generative AI | 생성형 AI 개념, 토큰·임베딩, 프롬프트 설계, 활용 & 한계 | 약 24% |
| Domain 3: Applications of Foundational Models | 기반 모델(FMs) 설계 고려사항, RAG, 벡터 DB, 프롬프트 설계 | 약 28% |
| Domain 4: Guidelines for Responsible AI | 윤리성, 설명가능성, 편향, 책임 있는 AI 설계 | 약 14% |
| Domain 5: Security, Compliance & Governance for AI Solutions | AI 중심 보안·거버넌스, 규제준수, 책임 기술 | 약 14% |
특히 도메인 3이 가장 큰 비중을 차지하므로 기반 모델 관련 개념을 중심적으로 학습하는 것이 효과적입니다.
또한 이 시험은 단순 암기가 아닌, 적절한 기술 선택 이유와 AI 적용 맥락을 이해하는 능력을 요구합니다.
3. 학습 전략 및 준비 방법
(1) AI/ML 및 생성형 AI의 흐름 이해
AI/ML 솔루션이 실제로 어떻게 설계되고 활용되는지 전체 흐름을 이해하세요:
- 데이터 준비 → 모델 선택/훈련 → 생성형 AI 활용 → 배포 및 운영 → 모니터링 및 책임성 고려
- 생성형 AI에서는 토큰, 임베딩, 프롬프트 엔지니어링, RAG(검색기반생성) 등의 개념이 중요합니다.
(2) 핵심 AWS 서비스 중심 학습
다음 서비스 및 개념을 중심으로 학습하면 시험 대비에 도움이 됩니다:
- 기초 서비스: Amazon S3, EC2, AWS Lambda, Amazon SageMaker
- 생성형 AI 및 기반 모델 활용: Amazon SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock, Amazon Q, 벡터 DB(Amazon OpenSearch Service, Neptune 등)
- 책임 있는 AI 및 보안/거버넌스: AWS IAM, KMS, 감사로그, 편향·설명성 관련 개념
(3) 문제풀이 중심 학습
실제 시험에서 요구되는 것은 단순히 왜라는 질문에 답하는 것이므로, 문제를 풀면서 다음을 연습하세요:
- “이 비즈니스 문제에 어떤 AI/ML 접근이 적합한가?”
- “생성형 AI를 사용할 때 잠재적 위험은 무엇이고, 어떻게 제어할 수 있는가?”
- “윤리성·설명가능성을 고려했을 때 어떤 설계가 더 적절한가?”
👉 Cloud Pass AIF-C01 문제풀이 페이지
(4) 공식 문서와 백서 적극 활용
공식 시험 가이드 외에도 다음과 같은 자료를 참고하면 이해가 더욱 깊어집니다:
- AWS Certified AI Practitioner Exam Guide (PDF)
- 생성형 AI 관련 Whitepaper
- AWS 서비스별 베스트 프랙티스 문서
4. 핵심 AWS 서비스 및 개념 요약
| 영역 | 서비스 및 개념 | 학습 포인트 |
|---|---|---|
| AI/ML 기초 | SageMaker, S3, Lambda, EC2 | AI vs ML vs DL 개념, 지도/비지도/강화 학습 구분 |
| 생성형 AI & 기반 모델 활용 | Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart, 벡터 DB, RAG | 프롬프트 설계, 임베딩 활용, 생성형 모델 활용의 장단점 |
| 책임 있는 AI 설계 | 편향성, 설명가능성, 지속 가능성, 거버넌스 구조 | 윤리적 고려사항, 규제준수, 책임 기술 설계 |
| 보안·컴플라이언스·거버넌스 | IAM, KMS, 감사로그, 거버넌스 프레임워크 | AI 솔루션의 보안 및 거버넌스 적용 방법 |
5. 자주 등장하는 시험 시나리오 예시
- 생성형 AI 챗봇 설계를 위한 프롬프트와 안전장치 설계
- 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 문서 요약 또는 추천 시스템 설계
- AI 솔루션에 대한 설명가능성(Explainability)을 확보하기 위한 보고 구조 설계
- 기업 데이터 보호 및 규제 산업에서 AI 모델을 운영할 때 필요한 거버넌스 설계
6. 학습 로드맵 제안
| 주차 | 목표 | 학습 내용 |
|---|---|---|
| 1주차 | 시험 구조 및 도메인 이해 | 공식 가이드 정독, 도메인별 비중 파악 |
| 2주차 | AI/ML 기초 및 생성형 AI 개념 정리 | 개념 이해, 프롬프트/임베딩 개념 학습 |
| 3주차 | 기반 모델 활용 및 AWS 서비스 학습 | Bedrock, SageMaker JumpStart, 벡터 DB 이해 |
| 4주차 | 책임 있는 AI 및 보안/거버넌스 집중 | 설명가능성, 편향성, IAM/KMS 관련 설계 학습 |
| 5주차 | 문제풀이 집중 및 모의고사 대비 | Cloud Pass 연습문제 반복, 약점 보완, 시간관리 연습 |
7. 마무리 조언
- 각 설계 선택에 대해 “왜?” 라는 질문을 스스로 던지고 답할 수 있을 때까지 학습하세요.
- 실제 서비스 적용 관점에서 기술 선택·비용·윤리·보안의 트레이드오프를 고려하는 사고를 기르세요.
- 문제풀이·실습·이론을 병행해 학습 효율을 높이세요.
- 시험 당일엔 문제 지문을 꼼꼼히 읽고, 시간이 부족하지 않도록 관리하세요.
지금 바로 시작하세요
Cloud Pass는 최신 기출 기반 문제와 자세한 해설을 통해
AWS AI Practitioner 시험 합격을 위한 최고의 학습 환경을 제공합니다.