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[MCF AI-900] Microsoft Azure 자격증
과정소개
[MCF AI-900] Microsoft Azure 자격증
학습목표
1. Azure 기반의 다양한 AI 서비스와 머신러닝 기능을 실습 중심으로 학습하여, 클라우드 환경에서 인공지능 솔루션을 설계, 구축, 운영할 수 있는 실무 능력을 기른다.
2. Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 자격증 취득을 목표로, 시험 출제 영역을 체계적으로 학습한다.
3. 머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘 유형을 이해하고, Azure Machine Learning, AutoML, Notebooks를 활용하여 실제 모델을 개발할 수 있는 기초 지식을 습득한다.
4. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 합성, 대화형 AI 등 다양한 Azure AI Services를 실습을 통해 익힌다.
5. 생성형 AI(Azure OpenAI) 기술을 이해하고, Azure 환경에서 적용하는 방법을 실습한다.
6. Responsible AI(책임감 있는 AI)와 AI 개발 시 고려해야 할 윤리적 이슈를 이해한다.
7. 실전 대비 모의 문제 풀이를 통해 학습 내용을 점검하고, 자격증 시험 준비를 완성한다.
2. Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 자격증 취득을 목표로, 시험 출제 영역을 체계적으로 학습한다.
3. 머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘 유형을 이해하고, Azure Machine Learning, AutoML, Notebooks를 활용하여 실제 모델을 개발할 수 있는 기초 지식을 습득한다.
4. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 합성, 대화형 AI 등 다양한 Azure AI Services를 실습을 통해 익힌다.
5. 생성형 AI(Azure OpenAI) 기술을 이해하고, Azure 환경에서 적용하는 방법을 실습한다.
6. Responsible AI(책임감 있는 AI)와 AI 개발 시 고려해야 할 윤리적 이슈를 이해한다.
7. 실전 대비 모의 문제 풀이를 통해 학습 내용을 점검하고, 자격증 시험 준비를 완성한다.
교육대상
1. 인공지능과 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 갖추고, 개발 역량을 키우고자 하는 학습자
2. Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 자격증 취득을 목표로 하는 학습자
3. 초급 개발자 및 데이터 분석가, 비전공자 중 AI 실습 경험을 쌓고 싶은 학습자
4. Azure를 활용하여 AI 솔루션을 구축하거나, AI 엔지니어, 데이터 과학자, 클라우드 전문가로 진로를 계획하는 학습자
2. Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 자격증 취득을 목표로 하는 학습자
3. 초급 개발자 및 데이터 분석가, 비전공자 중 AI 실습 경험을 쌓고 싶은 학습자
4. Azure를 활용하여 AI 솔루션을 구축하거나, AI 엔지니어, 데이터 과학자, 클라우드 전문가로 진로를 계획하는 학습자
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 과제 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | - | 40% | 60% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 10점/100점 | 10점/100점 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | Azure AI 소개 및 클라우드 컴퓨팅 |
| 2차시 | 인공지능과 머신러닝의 개념 및 원리 |
| 3차시 | Azure Machine Learning 서비스 소개 |
| 4차시 | 머신러닝 알고리즘 유형 이해 |
| 5차시 | Azure Machine Learning Designer를 활용한 모델 훈련 |
| 6차시 | Azure Machine Learning Auto ML 및 Notebooks를 활용한 모델 훈련 |
| 7차시 | Azure AI Services 개요 |
| 8차시 | 컴퓨터 비전 서비스 소개 및 실습 |
| 9차시 | 자연어 처리 서비스 소개 및 실습 |
| 10차시 | 음성 인식 및 합성 서비스 실습 |
| 11차시 | 대화형 AI 봇 개발(QnA Maker와 Bot Service) |
| 12차시 | Knowledge Mining: Azure AI Search 소개 |
| 13차시 | 문서 처리 AI: Form Recognizer |
| 14차시 | 생성형 AI 소개 및 Azure OpenAI |
| 15차시 | AI의 윤리적 고려사항(Responsible AI) 및 예상 문제 풀이 |
| 16차시 | 실전 대비 모의 문제 풀이 |



