안녕하세요, 이룸씨 입니다.
오늘은 인공지능(AI) 분야에서 전문가로 성장하는 데 필수적인 AI 자격증에 대해 알아보겠습니다. AI 기술은 다양한 산업에서 빠르게 확산되고 있으며, 이에 따라 AI 전문가에 대한 수요도 급증하고 있습니다. AI 자격증은 이러한 변화에 발맞춰 AI 기술과 실무 능력을 검증하는 중요한 수단입니다. 이 글에서는 AI 자격증의 개요와 종류, 국내 AI 자격증인 AICE에 대한 각종 정보를 알아보도록 하겠습니다.
1. AI 자격증 개요와 종류
1.1 개요
AI 자격증은 AI 기술의 기초부터 심화된 내용까지 다루며, 학습자가 자신의 기술 수준과 경력 목표에 맞게 선택할 수 있습니다. 이는 학습자에게 AI 기술을 체계적으로 학습할 수 있는 기회를 제공하며, 이를 통해 취업 시에도 큰 도움을 받을 수 있습니다.
1.2 AI 자격증의 종류
다양한 분야와 레벨에 따라 여러 종류가 있습니다. 주요 자격증에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- TensorFlow Developer Certificate: 구글이 개발한 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow를 활용하여 기계 학습 모델을 개발할 수 있는 능력을 검증합니다.
- Azure AI Engineer 자격증: Microsoft Azure 플랫폼을 이용하여 인공 지능 솔루션을 설계하고 구현할 수 있는 능력을 갖추고 있는지 확인하고 있습니다.
- CAIP 자격증: Global Tech Council에서 제공하며, 인공 지능이나 기계 학습 분야에서 전문가 수준의 능력을 갖추고 있는 지를 테스트합니다.
- IBM Data Science 전문 자격증: IBM에서 제공하며, 데이터 과학과 AI에 대한 전문성을 인증합니다.
- ISO/IEC 17024 인공지능 지도사 자격증: 국제 표준화 기구 ISO에서 인증한 자격증으로, AI의 원리와 창작 활동을 교육의 중심으로 두고 있습니다.
- 국내 민간 협회나 단체에서 제공하는 자격증: 인공지능(학습)데이터 전문가 1,2급, 인공지능산업컨설턴트, 인공지능창업지도사, 인공지능활용능력, 인공지능지식테스트(AIKTest), 인공지능전문강사, 인공지능 엔지니어, 인공지능에듀테크전문가 등이 있습니다.
2. AICE 자격증이란?
AICE(AI Competency Examination)는 한국정보화진흥원(NIA)에서 주관하는 AI 역량 검증 시험입니다. 이 시험은 AI 기술에 대한 기초 지식부터 심화된 기술까지 평가하여, AI 전문가로서의 역량을 공식적으로 인증합니다.
2.1 주요 특징
- 체계적인 평가: 기초, 심화, 실무 3단계로 구성되어 AI 기술의 전반적인 역량을 평가합니다.
- 산업계 인정: 다양한 기업과 기관에서 AICE 자격증을 인정하고, 이를 통해 AI 전문가로서의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
- 실무 중심: 실제 프로젝트 기반 평가를 통해 실무 능력을 검증합니다.
3. 시험 단계와 구성
3.1 시험 단계
응시자 수준에 따라 초등학생용부터 AI 전문가용까지 다섯 단계로 구분되어 있습니다.(접두어 AICE는 표기상 생략합니다.)
- 퓨처: 초등학생 대상
- 주니어: 중·고교생 대상
- 베이식: 비 전공자 대상
- 어소시에이트: 준 전문가 대상
- 프로페셔널: 전문 개발자 대상
심화 단계에서는 딥러닝, 강화 학습, 고급 데이터 분석 기법 등 더 깊이 있는 내용을 다룹니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks) 등의 알고리즘이 포함될 수 있습니다.
3.2 시험 구성
- 데이터 불러오기: 데이터를 불러오는 방법을 이해하고 적용하는 능력을 평가합니다.
- 데이터 전처리: 데이터를 분석에 적합한 형태로 전처리 하는 능력을 평가합니다.
- 머신러닝: 머신러닝 모델을 구축하고 적용하는 능력을 평가합니다.
- 딥러닝: 딥러닝 모델을 구축하고 적용하는 능력을 평가합니다.
시험은 총 90분 동안 진행되며, 80점 이상을 받아야 합격할 수 있습니다. 이 시험은 특히 AI 원리의 이해와 실생활 문제 해결 능력을 평가하는 데 중점을 둡니다. 비코딩 플랫폼을 도입해 프로그래밍 지식이 없는 학생들도 참여할 수 있습니다
4. AICE 난이도와 합격 판정
4.1 난이도
시험의 난이도는 응시자의 수준과 목표에 따라 다릅니다.
- Basic: 비 전공자이고 파이썬과 코딩을 잘 모르면 Basic 취득을 목표로 도전하는 것이 좋습니다. 2023년 기준 합격률은 49.8%로 알려져 있습니다.
- Associate: 대학생들이 취업 목표로 자격증을 준비할 때 추천합니다. 2023년 기준 합격률은 28%로 알려져 있습니다.
- Professional: 대학에서 컴퓨터 공학을 전공하고 현업에서 개발자로 근무한다면 Professional에 도전할 것을 추천합니다. Professional을 기초가 없는 상태에서 공부한다면 6개월~1년 정도 걸릴 수 있습니다. 전공자의 경우 몰입해서 준비하면 3개월 정도면 합격할 수 있습니다.
4.2 시험 진행
시험은 총 90분 동안 진행되며, 80점 이상을 받아야 합격할 수 있습니다. 문제는 총 14 문제가 나오며, 데이터 전처리, sklearn이랑 tensorflow를 이용하여 모델을 만드는 문제와 그래프로 표현하는 문제들이 나옵니다. 문제 난이도는 인터넷에 돌아다니는 예제와 수업 시간에 다루었던 예제 몇 번 해보고 반복 학습하면 합격할 수 있는 수준으로 생각됩니다.
따라서, 시험의 난이도는 응시자의 기초 지식, 준비 상태, 그리고 목표에 따라 달라질 수 있습니다.
5. 샘플 문제
- 회귀형 문제: 회귀 모델을 사용하여 통신 이용 요금을 예측하는 문항.
- 딥러닝 문제: 네비게이션 주행 데이터를 이용한 도착 시간 예측 문항. 딥러닝 모델을 사용하여 주행 시간을 예측하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.
각 문제는 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 성능 평가 등 여러 단계를 포함하며, 이 과정에서 다양한 데이터 분석 및 머신러닝 기법을 사용합니다. 실제 시험 환경과 매우 유사하게 응시할 수 있으므로, 준비 중이라면 꼭 풀어보는 것을 추천합니다. 샘플 문제는 여기서 풀어 볼 수 있습니다.
6. 맺는 말
아직 국내에 정부 공인된 AI 자격증이 없다는 점은 아쉬울 수 밖에 없습니다. 또한 이 자격증이 AI 활용 능력을 100% 대변해 준다고 장담할 수 는 없습니다. 하지만, 개개인의 경쟁력을 높이는 데에는 도움이 될 듯 합니다. 경쟁력을 유지하고, 최신 기술 트렌드를 따라가기 위한 조건을 갖추기 위해서 라면 도전하시는 것도 좋을 듯 합니다. 이 자격증에 관심이 있으신 분이나 시험 준비를 하시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.
