💻 AICE 개요
- 인공지능 활용능력을 평가하는 AI능력시험
- KT, 한국경제신문이 주관하는 민간자격증
- AI 역량에 따라 5개 레벨로 구성되어 있음
💻 AICE Associate 개요
- 파이썬을 다룰 수 있는 SW준/전공자 대상
- 권장대상: 현업에서 대용량 데이터를 다루거나, 데이터 기반 분석 및 기획업무를 하는 사람들
- 특정 교육과정 수료, 선행 자격증 취득 등의 요건 없음
- 응시 시간: 90분
- 100% 실기평가
- 시험환경: Jupyter Notebook (현업에서 가장 많이 활용하는 인공지능 개발환경)
- 기본적인 파이썬 문법, 데이터/인공지능 모델링 분야에 대한 이해 필요
- 오픈북 시험 방식
- 구글링으로 코드 검색 및 참고 가능
- 금지행위: 듀얼모니터, 온라인노트/메모, 교재, 인쇄물, 메신저/SNS, ChatGPT 등의 생성형AI
- 온라인 비대면 방식
- 인터넷 접속되는 어디서나 응시 가능
- 웹캠 준비 필요 (부정행위 실시간 모니터링을 위함)
- 응시비용: 80,000원
(참고. 시나공 수험서를 구매했다면 뒷부분에 20% 할인쿠폰이 있으니 활용할 것!)
- 결과확인: 응시일로부터 2주 후
- 유효기간: 응시일로부터 3년
💻 AICE Associate 구성 및 출제범위
- 문제유형: 파이썬 코드를 입력하는 주관식 중심
- Tabular 데이터 1개가 주어지고, 문제에 따라 차례대로 코드 입력 및 실행하는 방식
- 결과해석능력 평가를 위한 단답형 문항도 일부 있음 (객관식X)
- 채점방식: 코드 일치여부, 결과 일치여부
- 안 나오는 것: 인공지능 관련 이론, 비정형 데이터(이미지, 자연어 등)
- 문제 수: 총 14개
- 출제범위
| 분야 |
상세 출제내용 |
문항 개수 |
배점 |
합격 기준 |
| 데이터 분석 |
• 필요한 라이브러리 설치
• Tabular 데이터 로딩 및 저장
• 데이터 구성 확인 및 상관분석
• 기초 데이터 다루기 (데이터프레임 다루기) |
5~6 문항 |
30점 |
100점 만점 중
80점 이상 득점 |
| 전처리 & 시각화 |
• 데이터 결측치 처리
• 라벨 인코딩, 원핫 인코딩
• X, Y 데이터 분리하기
• 데이터 정규분포화 및 표준화 |
4~5 문항 |
30점 |
| 모델링 |
• 머신러닝 모델 학습
• 딥러닝 모델 학습
• 모델 성능 평가 및 시뮬레이션
• 모델 성능 개선 및 그래픽 출력 |
4~5 문항 |
40점 |
출처링크: https://www.aice.team/guidebook