안녕하세요 수쿠입니다.
오늘은 인공지능 자격증인 AICE Associate 시험을 합격한 과정을 정리해보려고 합니다.
- 현재 AICE Associate는 AI 분야에서 유일한 국가 공인 자격증으로 인정받고 있습니다.
- 저처럼 AI를 공부하며 관련 자격증을 고민하는 분들에게 도움이 되기를 바라며 적어보겠습니다.
- 본 글은 2025년 2회차 시험을 응시한 경험을 바탕으로 작성되었으며, 시험 문제나 방식은 향후 변경될 수 있습니다.
✅1. AICE Associate
✅1-1. AICE Associate 시험이란?
- AICE Associate는 AI 실무 능력을 평가하는 시험으로, Jupyter Notebook 환경에서 Python을 활용한 데이터 분석 및 전처리, 머신러닝과 딥러닝 기반의 모델 구축 및 최적화 능력을 테스트합니다.
- 시험 시간은 90분이며, Tabular 데이터셋을 활용해
데이터 불러오기 → 데이터 전처리 → 모델 구축 → 테스트 데이터 평가의 과정을 직접 수행해야 합니다.
출제 문제 유형
1) Tabular 데이터 기반 회귀 또는 분류 모델
- 데이터 타입: Tabular 데이터 (csv, json 파일 기반)
- 예제1 : 교통 내비게이션 시스템에서 차량의 목적지 도착 시간을 예측하는 회귀 모델 구축
- 예제2 : 고객이 서비스를 해지할 확률 예측(분류)
✅1-2 시험 접수 기간 및 응시 조건
- 아래는 2025년 기준 AICE Associate와 Professional의 시험 일정입니다.
- 나이, 학력, 경력과 같은 응시 조건은 없는걸로 알고 있습니다.
✅ 2. 공부방법과 시험 후기
✅2-1 시험 간단 설명
- AICE Associate와 AICE Professional은 필기 없이 실기 시험만 존재합니다.
(참고로 AICE 자격증 중에는 코딩 없이 AutoML 기반으로 분석 역량을 평가하는 Basic 자격증도 있습니다.) - 시험은 제한된 오픈북 환경에서 진행되며, Python 문법과 머신러닝/딥러닝 모델링에 대한 숙련도가 중요합니다.
- 문법 레퍼런스는 참고할 수 있지만, 기본적인 코드 패턴을 익혀 두고 빠르게 구현할 수 있는 능력이 요구됩니다.
- 단순히 라이브러리를 호출하는 수준이 아니라, 데이터셋 분석 → 모델 선택 → 성능 최적화까지 전 과정을 수행해야 하므로 반복된 실습 경험이 필요합니다.
- Python과 머신러닝/딥러닝 모델 구현 경험이 어느 정도 있다면 충분히 도전할 수 있는 난이도입니다.
✅ 2-2 공부 방법
- 저는 현재 KT 에이블스쿨 AI트랙 7기 부트캠프에 참여 중이며, 이전에 AICE Professional 자격증을 취득한 경험이 있습니다.
- 부트캠프 과정 중에도 AICE Associate 자격증 취득을 위한 미니 프로젝트를 진행하며 주요 내용을 다시 정리할 수 있었고, 그동안 kaggle에서 Tabular 데이터셋을 다뤄본 경험도 있어 시험에 대한 부담은 크지 않았습니다.
- 그래도 대비는 필요하다고 생각해서, 시험 일주일 전부터 회귀(2개), 이진 분류(2개), 다중 분류(2개) 문제 총 6개를 직접 준비해 연습했습니다. 실제 시험 유형과 비슷한 흐름으로 구성하되, 성능 평가와 모델 저장 과정까지 포함해 반복적으로 풀어보며 익숙해지려고 노력했습니다.
✅2-3 시험 후기 및 난이도
- 시험 전에는 인터넷에 올라온 여러 취득 후기를 참고하면서 시험을 준비했습니다.
- 올해(2025년) 3월에 작성된 블로그까지 찾아보며 준비했는데, 대부분 "샘플 문항과 큰 차이 없다"는 반응이 많아서 큰 부담 없이 시험을 치렀습니다.
- 그런데 막상 시험을 보고 나니, 홈페이지에 공개된 샘플 문항에 비해서 다뤄보지 않았던 요소들도 꽤 있어서 예상보다 문제 난이도가 꽤 높다고 느꼈습니다.
- 저는 AICE 홈페이지 샘플 문항은 20분 안에 풀 수 있을 정도로 연습했었지만, 실제 시험에서는 거의 모든 시간을 문제 풀이에 사용했고, 검토는 마지막에 겨우 할 수 있었습니다.
- 예상치 못한 난이도 덕분에, 시험 중간에 저도 모르게 헛웃음이 나오기도 했습니다. 😂
2주 뒤 시험 결과를 확인해보니 합격이 나왔습니다.
시험 볼 때는 "이거 좀 애매한데…" 싶은 문제가 하나 있었던 것 같은데, 다행히 잘 풀었나 봅니다.
AICE-Professional과 Associate 두 시험을 모두 보고 느낀 가장 큰 차이점은, Professional은 모델을 제작하고 테스트 데이터셋의 요구 성능만 만족시키면 되기 때문에, 데이터셋이 바뀌더라도 익숙한 방식으로 변수명을 정하거나 자유롭게 전처리해도 괜찮았습니다. 그런데 Associate는 지문에서 요구하는 형식과 방식대로 코드를 작성해야 하는 부분이 있어서, 그 점이 조금 더 까다롭게 느껴졌습니다.
특히 시험에서 주의해야 할 부분들은 아래와 같았던 것 같습니다:
- 데이터셋에 대한 도메인 지식이 적은 상태로 문제를 보다 보니, 변수명이나 컬럼명이 생소하고 길게 느껴졌습니다. 평소처럼 df1, df_preset처럼 편하게 쓰는 연습만으로는 부족했고, 일부러 불편한 변수와 컬럼명을 써보며 익숙해질 필요가 있다는 생각이 들었습니다.
- 답안03, 답안05, 답안09, 답안14처럼 문제를 읽고 데이터를 확인하여 직접 값을 입력해야 하는 유형이 꽤 있었습니다. 단순히 코드만 작성하는 것이 아니라, 출력값을 해석해내는 연습도 필요해 보였습니다.
- 시험에서는 평소 자주 사용하는 방식 외에도 다양한 전처리 접근이 필요했습니다. 예를 들어, 범주형 변수를 단순하게 인코딩하는 것이 아니라, 특정 컬럼들을 리스트로 관리하면서 반복문과 조건을 조합해 처리하는 방식이 쓰였고, 평소보다 더 유연한 사고가 요구되었습니다.
- 또한 기본적인 이진 분류 문제처럼 보여도, 출력값을 처리하는 방식이 조금 달라져서 익숙한 코드 패턴만으로는 해결하기 어려운 부분도 있었습니다.
- 딥러닝 모델을 훈련한 이후에는 저장된 모델을 활용해 최종 테스트 데이터에 대해 예측을 진행하고, 해당 결과를 바탕으로 정답을 작성하는 흐름이 포함되어 있었습니다. 실습 경험이 있다면 익숙하겠지만, 처음이라면 미리 한번쯤 연습해보는 게 도움이 될 것 같습니다.
✅ 3. 시험 환경
✅ 3-1 시험에서 제공되는 환경
- 시험에서 제공되는 환경은 Jupyter 환경 으로 AICE 사이트 Associate 샘플 문항 환경과 동일합니다.
✅ 3-2 제한된 오픈북 기준(제한 사항)
시험은 제한된 오픈북입니다. 저장된 코드가 있는 블로그나 메모장을 참고하는 것은 허용되지 않습니다.
생성형 AI도(GPT) 당연히 사용할 수 없습니다.
따라서, 코드는 반드시 숙달하고 외워서 시험을 준비해야 되는거 같습니다.
저도 그렇게 준비하고 시험에 갔지만, 문법이 헷갈리거나 생각나지 않을 때 아래의 사이트를 통해 필요한 부분을 찾아봤습니다.
2025-03-20 기준 변경사항
시험지 내 주어진 7개 사이트만 활용 가능
1) numpy
2) pandas
3) matplotlib
4) seaborn
5) scikit-learn
6) tensorflow
7) XGBoost (Scikit-learn wrapper)
※해당 사이트는 시험지 내에서 접속이 가능하며, 시험지 밖 링크 접속은 부정행위에 해당됩니다.
※상세 내용은 AICE 시험 오리엔테이션을 참고하시기 바랍니다. [바로가기]
✅ 3-3 시험볼 때 주의할점
- 캠코더 또는 노트북 전면 카메라가 필요하며, 추가로 스마트폰을 통해 좌측이나 우측에서 모니터링 프로그램을 실행해야 합니다.
- 듀얼모니터 사용이 불가능하고, 책상 위의 모니터도 치우거나 가려야 하기 때문에 한 화면에서 코딩하는 연습이 필요합니다.
- 시험 당일에는 신분증이나 학생증이 필요합니다.
- 다른 주의 사항들은 AICE 공지사항에서 시험 유의사항을 꼭 읽어주세요!
✅ 3-4 시험과 관련하여 자주 물어보는 질문.
여러분이 궁금해하시는 것의 대부분은 아래의 사이트로 가면 나와있습니다.
AICE 시험 오리엔테이션 [바로가기]
자주 물어보는 질문들은, FAQ 공통이라는 항목으로 정리되어 30~40개 정도가 나와있습니다.
이 뿐만 아니라 시험 유의사항, 오픈북 기준등 다양한 내용을 확인 가능하니 시험을 준비하신다면
꼭 AICE 시험 오리엔테이션을 꼼꼼히 확인해주시는게 필요합니다.
위의 내용들을 참고하여 자격증 취득을 목표로 하시는 분들께 조금이나마 도움이 되시기를 바랍니다.
만약 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊🚀
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