Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
로드맵
KOEN
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
합격 후기
← AIF-C01/Week 4/Day 4
AIF-C01· AssociateWeek 4 · Day 4읽기 약 8분

Day 4 - AWS AI 서비스 (2) + Amazon Q: 챗봇·검색·추천·예측과 생성형 비서

어제는 이미지·문서·텍스트·음성을 다루는 6개 AI 서비스를 봤다. 오늘은 나머지 핵심 서비스 — Lex(챗봇), Kendra(검색), Personalize(추천), Forecast(예측) — 와, AWS의 생성형 AI 비서인 Amazon Q를 본다. 마지막으로 지금까지 본 모든 서비스를 "무엇을 고를까" 기준으로 묶는다.

이 영역은 AIF-C01에서 가장 출제 비중이 높다. 핵심은 여전히 용도 매핑: "이 시나리오엔 어떤 서비스인가?"

Lex: 대화형 챗봇·음성봇 만들기

Amazon Lex는 챗봇과 음성봇을 만드는 서비스다. Amazon Alexa를 떠받치는 기술과 같은 엔진을 쓴다. Lex의 두 핵심 개념:

  • 인텐트(Intent): 사용자가 하려는 의도(예: "항공편 예약하기").
  • 슬롯(Slot): 그 의도를 채우는 데 필요한 정보(예: 출발지, 도착지, 날짜).

Lex는 사용자의 말에서 인텐트를 파악하고 부족한 슬롯을 되물으며 대화를 이끈다. 실제 처리(예약 실행)는 Lambda로 연결한다.

💡 관련 이론: Lex는 음성/텍스트 입력을 이해하는 **NLU(자연어 이해)**와 대화 관리를 제공한다. "고객 문의를 처리하는 대화형 봇을 만들고 싶다"는 단서가 Lex 신호다

여기부터는 Pro 전용입니다

Week 1은 누구나 무료로 볼 수 있어요. Week 2부터의 전체 학습 자료와 모의고사·무제한 복습은 Pro 플랜에서 이용할 수 있습니다.

Pro 알아보기로그인
이전AWS AI 서비스 (1): 이미지·문서·텍스트·음성을 다루는 관리형 APIWeek 4 · Day 3다음 Week 4 종합: AWS AI/ML 서비스 전체 지도Week 4 · Day 5