취업공지

한국표준협회 & KT, AIFB 자격시험

작성자

학과사무실

작성일

2022-02-18 16:23

조회

630

이번에 안내드리는 자격시험은 한국표준협회와 KT, AI 원팀이 함께 개발한 AI 비즈니스 활용 핵심역량을 검정하는 민간자격증인 AIFB 자격증 취득을 위한 시험입니다.

특히 AIFB 자격증을 취득할 경우, 다양한 혜택이 제공됩니다.

첫째, KT그룹 및 AI 원팀 채용 우대

둘째, 청년 AI/DX 인재양성 프로그램 ‘AIVLE School’ 선발 우대

셋째, AIFB 취득자 대상, AI 인재 DB 등록(예정)

*‘AIVLE School’은 KT 주관, 고용노동부 후원으로 청년에게 기업 실무형 AI 인재양성 교육을 제공하고 취업을 지원하는 프로그램입니다.

<채용우대기관>

IT/SW 분야: KT, KT ds, KT NexR, KT sat

금융 분야: BC카드, 한국투자증권, 케이뱅크

제조 분야: 현대중공업, 한국조선해양, 현대로보틱스, 현대두산인프라코어, 한국미포조선 등 현대중공업그룹 13개사

식품 분야: 동원시스템즈, 동원 F&B 등 동원그룹 5개사

콘텐츠 등: KT alpha, 나스미디어, 지니뮤직, KT is, KT cs, KSA 한국표준협회

또한, AIFB 자격시험은 3가지 특징이 있습니다.

1. 100% 실기 전형으로 기업 실무에 필요한 AI 모델링 역량을 평가

2. 별도 설치가 필요없는 웹기반 AIDU 플랫폼을 활용한 시험응시

3. 역량 레벨에 맞는 맞춤형 응시 가능(Basic, Associate, Professional

<AIFB 자격 역량별 시험 요건>

	AIFB Basic	AIFB Associate	AIFB Professional
자격 개요	- 실무에서 가장 많이 쓰이는 Tabular 데이터에 대해 코딩없이 GUI기반으로 데이터 분석/모델링	- 실무에서 가장 많이 쓰이는 Tabular 데이터에 대해 코딩기반 데이터 분석/처리/모델링	- 다양한 데이터 형식(Tabular/Text/Image)에 대해 코딩기반 데이터 분석/처리/모델링/고도화로 목표성능 달성
권장 대상	- 기업 : 관리자, 소규모 데이터 취급 - 일반 : AI/SW분야 비전공자, Python 코딩경험 미보유	- 기업 : 대규모 데이터 취급, 분석/기획 직무 등 - 일반 : 기초 Python 코딩 가능, AI/SW분야 전공자/준전공자	- 기업 : AI/SW 개발자 등 - 일반 : AI/SW분야 전공자
검정 역량	- 기초 데이터 분석, AI 모델링 및 결과 해석 역량 - AI 적용 프로세스를 이해하고 특정 데이터 형식(Tabular)에 대해 코딩없이 GUI 기반으로 데이터 분석과 AI모델링	- 데이터 분석/처리 및 AI 모델링 역량 - 특정 데이터 형식(Tabular)에 대해 분석/처리 후 일부 알고리즘을 활용하여 AI 모델링	- AI모델 고도화/최적화 역량 - 목표 성능 달성을 위해 다양한 데이터(Tabular, Text, Image)를 분석/처리 후 최적의 알고리즘을 적용하여 AI 모델링
출제 범위	탐색적 데이터 분석 - 데이터의 구성 확인, 상관분석 - 데이터 시각화 데이터 시각화 머신러닝 모델링 - GUI 기반 머신러닝 모델링 모델 성능평가 - 모델 성능평가 및 시뮬레이션	탐색적 데이터 분석 - 필요한 라이브러리 설치 - Tabular 데이터 로딩 - 데이터의 구성 확인, 상관분석 - 데이터 시각화 데이터 전처리 - 데이터 결측치 처리 - 라벨 인코딩, 원핫 인코딩 - x,y 데이터 분리 - 데이터 정규분포화, 표준화 머신러닝/딥러닝 모델링 - scikit-learn, TensorFlow 등을 활용하여 문제에 제시된 예측/분류를 위해 머신러닝/딥러닝 모델링 모델 성능평가 - 모델 성능평가 및 그래프 출력	다양한 데이터 분석 및 처리 - Tabular - Text(한글,영문 Text) - Image(영상 제외) 머신러닝/딥러닝 모델링 - scikit-learn, TensorFlow, Pytorch, 기타 오픈소스를 활용하여 문제에 제시된 예측/분류/추천을 위해 머신러닝/딥러닝 모델링 머신러닝/딥러닝 최적화/고도화 - 목표 성능 달성을 위한 모델 최적화/고도화
프레임 워크	-	TensorFlow, scikit-learn	TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, 기타 오픈소스
평가 Tool	AIDU에서 AIDU ez활용하여 응시	AIDU에서 JupyterLab활용하여 응시	AIDU에서 JupyterLab활용하여 응시(GPU제공)
평가 방식	온라인 방식	온라인 방식,오픈북 테스트	온라인 방식,오픈북 테스트
시험 구성	60분 80점 이상 합격 실기평가 100%	90분 80점 이상 합격 실기평가 100%	180분 80점 이상 합격 실기평가 100%
응시료	40,000원/1회	70,000원/1회	100,000원/1회

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