시험 AI-900: Microsoft Azure AI 기본 사항 학습 가이드

이 문서의 목적

이 학습 가이드는 시험에서 예상되는 내용을 이해하는 데 도움이 되며 시험에서 다룰 수 있는 주제에 대한 요약과 추가 리소스에 대한 링크를 포함합니다. 이 문서의 정보와 자료는 시험을 준비하면서 공부에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.

유용한 링크	설명
인증을 획득하는 방법	일부 인증은 하나의 시험에만 합격하면 되는 반면, 다른 인증은 여러 시험에 합격해야 합니다.
인증 갱신	Microsoft 준 전문가, 전문가 및 전문 분야 인증은 매년 만료됩니다. Microsoft Learn에서 무료 온라인 평가를 통과하면 인증을 갱신할 수 있습니다.
Microsoft Learn 프로필	인증 프로필을 Microsoft Learn에 연결하면 시험을 예약 및 갱신하고 인증서를 공유하고 인쇄할 수 있습니다.
시험 채점 및 점수 보고서	합격하기 위해서는 700점 이상의 점수가 필요합니다.
시험 샌드박스	시험 샌드박스를 방문하여 시험 환경을 살펴볼 수 있습니다.
편의 시설 요청	보조 디바이스를 사용하거나, 추가 시간이 필요하거나, 시험 환경의 일부를 수정해야 하는 경우 편의 시설을 요청할 수 있습니다.
무료 실습 평가 받기	시험 준비를 도와주는 실습 질문으로 기술을 테스트하세요.

시험 업데이트

우리의 시험은 역할을 수행하는 데 필요한 기술을 반영하기 위해 주기적으로 업데이트됩니다. 시험 응시 시기에 따라 두 가지 버전의 기술 측정 목표가 포함되어 있습니다.

항상 영어 버전의 시험을 먼저 업데이트합니다. 일부 시험은 다른 언어로 지역화되며 영어 버전이 업데이트된 후 약 8주 후에 업데이트됩니다. Microsoft는 앞에서 설명한 대로 현지화된 버전을 업데이트하기 위해 모든 노력을 기울이고 있지만 시험의 현지화된 버전이 이 일정에 따라 업데이트되지 않는 경우가 있을 수 있습니다. 사용 가능한 다른 언어는 시험 세부 정보 웹 페이지의 시험 일정 섹션에 나열됩니다. 원하는 언어로 시험을 볼 수 없는 경우 시험을 완료하는 데 30분을 추가로 요청할 수 있습니다.

참고

측정된 각 기술 다음에 나오는 글머리 기호는 해당 기술을 평가하는 방법을 설명하기 위한 것입니다. 관련 항목은 시험에서 다룰 수 있습니다.

참고

대부분의 질문은 GA(일반 공급)인 기능을 다룹니다. 이러한 기능이 일반적으로 사용되는 경우 시험에 미리 보기 기능에 대한 질문이 포함될 수 있습니다.

2025년 5월 2일 현재 측정된 기술

잠재 고객 프로파일

이 시험은 기계 학습 및 AI 개념과 관련 Microsoft Azure 서비스에 대한 지식을 입증할 수 있는 기회입니다. 이 시험의 응시자는 시험 AI-900의 자기 주도적 또는 강사 진행 학습 자료에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

이 시험은 기술적 배경이 있거나 없는 모든 사람을 대상으로 합니다. 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 경험이 필수는 아닙니다. 그러나 다음에 대한 인식이 있으면 도움이 됩니다.

• 기본 클라우드 개념

• 클라이언트-서버 애플리케이션

Azure AI Fundamentials를 사용하여 Azure Data Scientist Associate 또는 Azure AI Engineer Associate와 같은 다른 Azure 역할 기반 인증에 대비할 수 있지만 이러한 어느 인증에도 필수 조건은 아닙니다.

기술 한눈에 보기

• 인공 지능 워크로드 및 고려사항 설명(15~20%)

• Azure에서 기계 학습의 기본 원칙 설명(15-20%)

• Azure에서 Computer Vision 워크로드의 기능 설명(15~20%)

• Azure에서 NLP(자연 언어 처리) 워크로드의 기능 설명(15~20%)

• Azure에서 생성 AI 워크로드의 기능 설명(20-25%)

인공 지능 워크로드 및 고려사항 설명(15~20%)

일반적인 AI 워크로드의 기능 식별

• Computer Vision 워크로드 식별

• 자연어 처리 워크로드 식별

• 문서 처리 워크로드 식별

• 생성 AI 워크로드의 기능 식별

책임 있는 AI를 위한 지도 원칙 파악

• AI 솔루션의 공정성에 대한 고려 사항 설명

• AI 솔루션의 안정성 및 안전에 대한 고려 사항 설명

• AI 솔루션의 개인정보 및 보안에 대한 고려 사항 설명

• AI 솔루션의 포용성에 대한 고려 사항 설명

• AI 솔루션의 투명성에 대한 고려 사항 설명

• AI 솔루션의 책임에 대한 고려 사항 설명

Azure에서 기계 학습의 기본 원칙 설명(15-20%)

일반적인 기계 학습 기술 식별

• 회귀 기계 학습 시나리오 식별

• 분류 기계 학습 시나리오 식별

• 클러스터링 기계 학습 시나리오 식별

• 딥 러닝 기술의 기능 식별

• 변환기 아키텍처의 기능 식별

핵심 기계 학습 개념 설명

• 기계 학습을 위한 데이터 세트의 기능 및 레이블 식별

• 기계 학습에서 학습 및 유효성 검사 데이터 세트를 사용하는 방법 설명

Azure Machine Learning 기능 설명

• 자동화된 Machine Learning의 기능 설명

• 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 데이터 및 컴퓨팅 서비스 설명

• Azure Machine Learning의 모델 관리 및 배포 기능 설명

Azure에서 Computer Vision 워크로드의 기능 설명(15~20%)

일반적인 유형의 Computer Vision 솔루션 식별

• 이미지 분류 솔루션의 기능 식별

• 개체 감지 솔루션의 기능 식별

• 광학 문자 인식 솔루션의 기능 식별

• 얼굴 감지 및 얼굴 분석 솔루션의 기능 식별

Computer Vision 작업에 대한 Azure 도구 및 서비스 식별

• Azure AI Vision 서비스의 기능 설명

• Azure AI Face Detection 서비스의 기능 설명

Azure에서 NLP(자연 언어 처리) 워크로드의 기능 설명(15~20%)

일반적인 NLP 워크로드 시나리오의 기능 식별

• 핵심 구 추출에 대한 기능 및 사용 식별

• 엔터티 인식에 대한 기능 및 사용 식별

• 감정 분석에 대한 기능 및 사용 식별

• 언어 모델링에 대한 기능 및 사용 식별

• 음성 인식 및 합성에 대한 기능 및 사용 식별

• 번역에 대한 기능 및 사용 식별

NLP 워크로드에 대한 Azure 도구 및 서비스 식별

• Azure AI Language 서비스의 기능 설명

• Azure AI Speech 서비스의 기능 설명

Azure에서 생성 AI 워크로드의 기능 설명(20-25%)

생성 AI 솔루션의 기능 식별

• 생성 AI 모델의 기능 식별

• 생성 AI에 대한 일반적인 시나리오 식별

• 생성 AI에 대한 책임 있는 AI 고려 사항 식별

Microsoft Azure에서 생성 AI 서비스 및 기능 식별

• Azure AI Foundry의 기능 설명

• Azure OpenAI 서비스의 기능 설명

• Azure AI Foundry 모델 카탈로그의 기능 설명

학습 리소스

시험에 응시하기 전에 학습하고 실습 경험을 얻는 것이 좋습니다. Microsoft는 설명서, 커뮤니티 사이트, 비디오에 대한 링크뿐만 아니라 자체 연구 옵션 및 교실 학습을 제공합니다.

학습 리소스	학습 및 설명서 링크
학습	자기 주도적 학습 경로 및 모듈 중 선택 또는 강사 주도 과정 수강
설명서 찾기	이상 감지기 Language Understanding Azure Machine Learning 컴퓨터 비전 자연어 처리 기술 Azure Bot Service 음성 텍스트 변환 음성 번역
질문하기	Microsoft Q&A | Microsoft Docs
커뮤니티 지원 받기	인공 지능 및 기계 학습 허브
Microsoft Learn 팔로우	Microsoft Learn - Microsoft 기술 커뮤니티
비디오 찾기	AI Show 다른 Microsoft Learn 쇼 찾아보기

로그 변경

아래 표는 측정된 기술의 현재 버전과 이전 버전 사이의 변화를 요약한 것입니다. 기능 그룹은 굵은 글씨로 표시되어 있고 그 뒤에 각 그룹 내의 목표가 표시됩니다. 이 표는 이전 버전과 현재 버전의 시험 기술을 비교한 것이고, 세 번째 열은 변화의 범위를 설명합니다.

2025년 5월 2일 이전의 기술 영역	2025년 5월 2일 현재 기술 영역	변경
인공 지능 워크로드 및 고려사항 설명	인공 지능 워크로드 및 고려사항 설명	변경 내용 없음
일반적인 AI 워크로드의 기능 식별	일반적인 AI 워크로드의 기능 식별	중요한
Azure에서 Machine Learning의 기본 원리 설명	Azure에서 Machine Learning의 기본 원리 설명	시험 감소율(%)
일반적인 기계 학습 기술 식별	일반적인 기계 학습 기술 식별	부
Azure에서 생성 AI 워크로드의 기능 설명	Azure에서 생성 AI 워크로드의 기능 설명	시험 증가율(%)
Azure OpenAI Service의 기능 식별	Microsoft Azure에서 생성 AI 서비스 및 기능 식별	중요한