Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
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CLF-C02 · FoundationalCloud Practitioner - Foundational
DVA-C02 · AssociateDeveloper - Associate
SAA-C03 · AssociateSolutions Architect - Associate
SOA-C02 · AssociateCloudOps Engineer - Associate
SAP-C02 · ProfessionalSolutions Architect - Professional
DOP-C02 · ProfessionalDevOps Engineer - Professional
SCS-C03 · SpecialtySecurity - Specialty
MLA-C01 · AssociateMachine Learning Engineer - Associate
AIF-C01 · FoundationalAI Practitioner - Foundational
  • Week 1
    • 1.AI·머신러닝·딥러닝의 관계와 차이
    • 2.학습 유형: 지도·비지도·강화학습
    • 3.ML이 적합한 문제 vs 아닌 문제
    • 4.핵심 용어: 모델·학습·추론·특성·레이블·과적합
    • 5.Week 1 종합: AI/ML 기초 복습
  • Week 2
    • 1.ML 수명주기 개요: 데이터에서 운영까지의 한 바퀴
    • 2.데이터: 정형/비정형, 데이터 분리, 그리고 품질의 힘
    • 3.모델 평가 기초: 정확도·정밀도·재현율과 과적합/과소적합
    • 4.ML 개발에서 사람의 역할: 라벨링, 피드백, 반복 개선
    • 5.Week 2 종합: ML 수명주기와 데이터 한눈에 복습
  • Week 3
    • 1.생성형 AI란 무엇인가: 전통 ML과의 차이, 그리고 파운데이션 모델
    • 2.LLM은 어떻게 작동하나: 토큰, 임베딩, 컨텍스트 윈도우, 추론
    • 3.프롬프트 엔지니어링 기초: 좋은 프롬프트, Zero/Few-shot, 그리고 한계
    • 4.생성형 AI의 한계와 위험: 환각, 편향, 비결정성, 그리고 적합한 사용처
    • 5.Week 3 종합 복습: 생성형 AI 기초 한눈에 묶기
  • Week 4
    • 1.Amazon Bedrock: 파운데이션 모델을 빌려 쓰는 완전관리형 서비스
    • 2.Amazon SageMaker: 직접 ML 모델을 학습하고 배포하는 플랫폼
    • 3.AWS AI 서비스 (1): 이미지·문서·텍스트·음성을 다루는 관리형 API
    • 4.AWS AI 서비스 (2) + Amazon Q: 챗봇·검색·추천·예측과 생성형 비서
    • 5.Week 4 종합: AWS AI/ML 서비스 전체 지도
  • Week 5
    • 1.책임 있는 AI의 원칙: 공정성·편향·투명성·설명가능성·견고성·프라이버시
    • 2.AWS의 책임 있는 AI 도구: SageMaker Clarify, Model Monitor, Bedrock Guardrails, AI Service Cards
    • 3.AI 보안: IAM 최소권한, 데이터 암호화, PII 보호, PrivateLink, 책임 공유 모델
    • 4.데이터 거버넌스와 규정 준수: 데이터 출처·품질, 모델 거버넌스, 감사·로깅, 생성형 AI의 법적·윤리 고려
    • 5.Week 5 종합 복습: 책임 있는 AI·보안·거버넌스를 하나로 묶기
  • Week 6
    • 1.도메인 복습 1: AI/ML 기초 + 생성형 AI 기초 핵심 총정리
    • 2.도메인 복습 2: 파운데이션 모델 응용(AWS AI 서비스) 핵심 총정리
    • 3.도메인 복습 3: 책임 있는 AI + 보안·거버넌스 핵심 총정리
    • 4.전체 모의고사 페이스: 5개 도메인 종합 문제
    • 5.D-Day 마무리: 시험 구성, 키워드→서비스 번역표, 자주 틀리는 함정
DEA-C01 · AssociateData Engineer - Associate
MLS-C01 · SpecialtyMachine Learning - Specialty
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AI Practitioner - Foundational

6주 · 총 30일 · Foundational

Week 1부터 시작

AIF-C01 합격 후기 보기 →

시험 정보

입문 · 사전지식 불필요
문항 수
65문항
시험 시간
90분
합격 기준
700 / 1000
응시료
$100
유효기간
3년

도메인 비중

AI 및 ML 기초20%
생성형 AI 기초24%
파운데이션 모델 응용28%
책임 있는 AI 지침14%
AI 솔루션의 보안·규정 준수·거버넌스14%
형식객관식·복수응답
선수지식없음(권장: AWS·AI/ML 6개월 노출)
언어영어, 한국어, 일본어, 중국어 간체, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어(브라질), 스페인어

혜택 & 꿀팁

  • 합격하면 다음 시험 50% 할인 바우처가 생깁니다. AWS Certification 계정의 "Benefits"에서 확인하고 재인증·다른 자격증 응시에 쓸 수 있어요(만료일이 있으니 그 전에 사용).
  • 인증은 3년간 유효하며 만료 전 재인증이 필요합니다. 재인증 때도 이 50% 바우처를 쓸 수 있어요.
  • 무료 재응시는 없습니다(매 응시 전액 결제). 첫 시도에 붙는 게 가장 저렴하니, 모의고사로 합격선을 넘긴 뒤 응시하세요.
  • 합격하면 Credly 디지털 배지가 발급돼 링크드인·이메일 서명에 붙일 수 있습니다.

자주 묻는 질문

AIF-C01 시험은 몇 문항이고 시험 시간은 얼마나 되나요?+

AIF-C01은 총 65문항이며, 시험 시간은 90분입니다. 문항은 객관식과 복수응답형으로 출제됩니다.

합격 점수는 몇 점인가요?+

1000점 만점에 700점 이상이면 합격입니다. 점수는 문항 난이도를 보정한 스케일 점수라 단순 정답률과는 다릅니다.

응시료는 얼마이고 어떻게 접수하나요?+

응시료는 미화 $100이며, Pearson VUE를 통해 시험 센터 또는 온라인 감독(프록터드) 시험으로 응시할 수 있습니다. 무료 재응시는 없어 매 응시마다 전액을 결제합니다.

자격증은 얼마나 유효한가요? 재인증은 어떻게 하나요?+

합격 후 3년간 유효하며, 만료 전 재인증이 필요합니다. 합격 시 다음 시험 50% 할인 바우처가 제공되어 재인증이나 다른 AWS 자격증 응시에 사용할 수 있습니다.

한국어로 응시할 수 있나요?+

네, 한국어를 포함해 총 9개 언어로 제공됩니다. 시험 등록 시 언어를 선택할 수 있습니다.

공식 시험 안내 시험 등록

트랙 구성

  • 심화 노트 30일 — 6주 커리큘럼, 1주차까지 무료
  • 모의고사 65문항 — 공식 시험 가이드 도메인 기반 오리지널 문항(Pro 전용)
  • 일일 연습문제 — 학습일마다 이해도 점검 퀴즈
  • 오답 복습 — 틀린 문항을 SM-2 간격 반복으로 재출제

1주차

  • Day 1AI·머신러닝·딥러닝의 관계와 차이
  • Day 2학습 유형: 지도·비지도·강화학습
  • Day 3ML이 적합한 문제 vs 아닌 문제
  • Day 4핵심 용어: 모델·학습·추론·특성·레이블·과적합
  • Day 5Week 1 종합: AI/ML 기초 복습

2주차

  • Day 1ML 수명주기 개요: 데이터에서 운영까지의 한 바퀴
  • Day 2데이터: 정형/비정형, 데이터 분리, 그리고 품질의 힘
  • Day 3모델 평가 기초: 정확도·정밀도·재현율과 과적합/과소적합
  • Day 4ML 개발에서 사람의 역할: 라벨링, 피드백, 반복 개선
  • Day 5Week 2 종합: ML 수명주기와 데이터 한눈에 복습

3주차

  • Day 1생성형 AI란 무엇인가: 전통 ML과의 차이, 그리고 파운데이션 모델
  • Day 2LLM은 어떻게 작동하나: 토큰, 임베딩, 컨텍스트 윈도우, 추론
  • Day 3프롬프트 엔지니어링 기초: 좋은 프롬프트, Zero/Few-shot, 그리고 한계
  • Day 4생성형 AI의 한계와 위험: 환각, 편향, 비결정성, 그리고 적합한 사용처
  • Day 5Week 3 종합 복습: 생성형 AI 기초 한눈에 묶기

4주차

  • Day 1Amazon Bedrock: 파운데이션 모델을 빌려 쓰는 완전관리형 서비스
  • Day 2Amazon SageMaker: 직접 ML 모델을 학습하고 배포하는 플랫폼
  • Day 3AWS AI 서비스 (1): 이미지·문서·텍스트·음성을 다루는 관리형 API
  • Day 4AWS AI 서비스 (2) + Amazon Q: 챗봇·검색·추천·예측과 생성형 비서
  • Day 5Week 4 종합: AWS AI/ML 서비스 전체 지도

5주차

  • Day 1책임 있는 AI의 원칙: 공정성·편향·투명성·설명가능성·견고성·프라이버시
  • Day 2AWS의 책임 있는 AI 도구: SageMaker Clarify, Model Monitor, Bedrock Guardrails, AI Service Cards
  • Day 3AI 보안: IAM 최소권한, 데이터 암호화, PII 보호, PrivateLink, 책임 공유 모델
  • Day 4데이터 거버넌스와 규정 준수: 데이터 출처·품질, 모델 거버넌스, 감사·로깅, 생성형 AI의 법적·윤리 고려
  • Day 5Week 5 종합 복습: 책임 있는 AI·보안·거버넌스를 하나로 묶기

6주차

  • Day 1도메인 복습 1: AI/ML 기초 + 생성형 AI 기초 핵심 총정리
  • Day 2도메인 복습 2: 파운데이션 모델 응용(AWS AI 서비스) 핵심 총정리
  • Day 3도메인 복습 3: 책임 있는 AI + 보안·거버넌스 핵심 총정리
  • Day 4전체 모의고사 페이스: 5개 도메인 종합 문제
  • Day 5D-Day 마무리: 시험 구성, 키워드→서비스 번역표, 자주 틀리는 함정