머신러닝 · AI 로드맵

AWS에서 머신러닝 모델을 개발·배포·운영합니다. AI 기초(AIF)로 개념을 잡고, ML 엔지니어링(MLA)과 상위 전문 자격증(MLS)으로 심화하는 경로입니다.

머신러닝 경로는 개념과 엔지니어링이 한 줄로 이어집니다. AIF는 생성형 AI를 포함한 개념과 용어를 정리하는 입문 단계이고, MLA는 모델을 실제로 학습·배포·운영하는 엔지니어링 관점, MLS는 그보다 넓은 ML 전반의 전문 지식을 요구합니다. 개념 단계를 건너뛰면 MLA의 파이프라인 문제에서 용어 해석에만 시간을 쓰게 됩니다. 네 단계를 밟는 유일한 경로라 준비 기간도 가장 깁니다.

자격증: 4개
커리큘럼 분량: 34주 · 170일
응시료 합계: $650

머신러닝 · AI 자격증 시험 한눈에 보기

시험	문항 · 시간	합격 점수	응시료	권장 수준
CLF-C02	65문항 · 90분	700 / 1000	$100	입문 · 사전지식 불필요
AIF-C01	65문항 · 90분	700 / 1000	$100	입문 · 사전지식 불필요
MLA-C01	65문항 · 130분	720 / 1000	$150	중급 · 관련 실무 1~2년 권장
MLS-C01	65문항 · 180분	750 / 1000	$300	전문 · 해당 도메인 실무 경험 권장

머신러닝 · AI 자격증 공부법

AIF는 생성형 AI와 머신러닝 개념, 책임 있는 AI를 넓게 묻는 입문 시험입니다. 모델을 직접 만들지 않는 직무라도 AI 서비스를 기획·도입한다면 AIF부터 시작하세요.
MLA와 MLS는 SageMaker를 중심으로 데이터 준비 → 학습 → 배포 → 모니터링 단계를 묻습니다. 단계마다 쓰는 기능을 지도처럼 그려 두면 문제의 위치가 바로 보입니다.
모델 평가 지표(정밀도·재현율 등)와 과적합 대처 같은 머신러닝 기본기는 서비스 지식만으로 풀리지 않습니다. 해당 주차의 개념 설명을 건너뛰지 마세요.

자주 묻는 질문

AI 자격증은 AIF와 MLA 중 무엇부터 따야 하나요?: AI를 활용하는 기획·개발 직무라면 AIF, 모델을 직접 학습·배포하는 엔지니어라면 MLA가 맞습니다. 머신러닝이 처음이라면 AIF로 개념을 잡고 MLA로 넘어가는 순서가 무난합니다.
MLS(Machine Learning – Specialty)는 꼭 따야 하나요?: 필수는 아닙니다. 머신러닝 이론과 SageMaker 운영을 깊게 다루는 전문 단계라, MLA 이후 머신러닝을 주력으로 삼을 때 도전하는 것을 추천합니다.
수학을 잘 알아야 하나요?: 수식을 계산하는 문제는 거의 없습니다. 대신 평가 지표가 무엇을 뜻하는지, 데이터 불균형이나 과적합이 생기면 어떻게 대처하는지 같은 개념을 이해하고 있어야 합니다.
머신러닝 · AI 로드맵을 끝내는 데 얼마나 걸리나요?: CLF-C02 → AIF-C01 → MLA-C01 → MLS-C01 순서로 CertNote 커리큘럼 기준 34주(총 170일) 분량입니다. 하루 한 일차씩 읽는 속도를 기준으로 잡았고, 실무 경험이 있다면 익숙한 주차는 빠르게 넘어갈 수 있습니다. 응시료는 모두 합쳐 $650입니다.

각 자격증의 노트는 전 주차 무료입니다. 목표 직무에 맞춰 순서대로 준비해 보세요. 응시료는 AWS 공식 시험 가이드 기준이며 결제 시점 환율과 세금은 별도입니다.

머신러닝 · AI 자격증 시험 한눈에 보기

시험	문항 · 시간	합격 점수	응시료	권장 수준
CLF-C02	65문항 · 90분	700 / 1000	$100	입문 · 사전지식 불필요
AIF-C01	65문항 · 90분	700 / 1000	$100	입문 · 사전지식 불필요
MLA-C01	65문항 · 130분	720 / 1000	$150	중급 · 관련 실무 1~2년 권장
MLS-C01	65문항 · 180분	750 / 1000	$300	전문 · 해당 도메인 실무 경험 권장

머신러닝 · AI 자격증 공부법

AIF는 생성형 AI와 머신러닝 개념, 책임 있는 AI를 넓게 묻는 입문 시험입니다. 모델을 직접 만들지 않는 직무라도 AI 서비스를 기획·도입한다면 AIF부터 시작하세요.

MLA와 MLS는 SageMaker를 중심으로 데이터 준비 → 학습 → 배포 → 모니터링 단계를 묻습니다. 단계마다 쓰는 기능을 지도처럼 그려 두면 문제의 위치가 바로 보입니다.

모델 평가 지표(정밀도·재현율 등)와 과적합 대처 같은 머신러닝 기본기는 서비스 지식만으로 풀리지 않습니다. 해당 주차의 개념 설명을 건너뛰지 마세요.

자주 묻는 질문

AI 자격증은 AIF와 MLA 중 무엇부터 따야 하나요?

AI를 활용하는 기획·개발 직무라면 AIF, 모델을 직접 학습·배포하는 엔지니어라면 MLA가 맞습니다. 머신러닝이 처음이라면 AIF로 개념을 잡고 MLA로 넘어가는 순서가 무난합니다.

MLS(Machine Learning – Specialty)는 꼭 따야 하나요?

필수는 아닙니다. 머신러닝 이론과 SageMaker 운영을 깊게 다루는 전문 단계라, MLA 이후 머신러닝을 주력으로 삼을 때 도전하는 것을 추천합니다.

수학을 잘 알아야 하나요?

수식을 계산하는 문제는 거의 없습니다. 대신 평가 지표가 무엇을 뜻하는지, 데이터 불균형이나 과적합이 생기면 어떻게 대처하는지 같은 개념을 이해하고 있어야 합니다.

머신러닝 · AI 로드맵을 끝내는 데 얼마나 걸리나요?

CLF-C02 → AIF-C01 → MLA-C01 → MLS-C01 순서로 CertNote 커리큘럼 기준 34주(총 170일) 분량입니다. 하루 한 일차씩 읽는 속도를 기준으로 잡았고, 실무 경험이 있다면 익숙한 주차는 빠르게 넘어갈 수 있습니다. 응시료는 모두 합쳐 $650입니다.