Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
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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 6/Day 3
AIF-C01· AssociateWeek 6 · Day 3읽기 약 8분

Day 3 - 도메인 복습 3: 책임 있는 AI + 보안·거버넌스 핵심 총정리

기술이 강력할수록 "어떻게 안전하고 책임 있게 쓰느냐"가 중요해진다. AIF-C01은 단순한 기술 시험이 아니라, **책임 있는 AI(Responsible AI)**와 보안·규정·거버넌스를 비중 있게 묻는다. 합쳐서 시험의 약 3분의 1을 차지한다. 오늘은 이 두 영역을 본문 위주로, 시험에 나오는 핵심 개념을 빠짐없이 다시 정리한다.

이 영역의 문제는 대부분 "올바른 가치 판단"을 요구한다. 따라서 외우기보다 "왜 그렇게 해야 하는가"의 맥락을 잡는 것이 효과적이다.

책임 있는 AI의 핵심 원칙

책임 있는 AI는 모델을 "정확하게"뿐 아니라 "공정하고 안전하며 투명하게" 만드는 모든 노력을 말한다. AWS와 시험이 강조하는 핵심 축은 다음과 같다.

원칙의미
공정성(Fairness)특정 집단에 대한 차별·편향 최소화
설명가능성(Explainability)모델이 왜 그런 결정을 했는지 설명 가능
투명성(Transparency)시스템의 한계·용도·데이터 공개
견고성/안전성(Robustness/Safety)오류·악용·예외 상황에 안전하게 동작
프라이버시(Privacy)개인정보 보호
거버넌스(Governance)책임 주체·절차·감사 체계

이 원칙들은 추상적으로 보이지만, 시험에서는 구체적 상황으로 나온다

여기부터는 Pro 전용입니다

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

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