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INJE UNIVERSITY
DEPARTMENT OF COMPUTER ENGINEERING

    취업공지

    한국표준협회 & KT, AIFB 자격시험

    작성자
    학과사무실
    작성일
    2022-02-18 16:23
    조회
    605

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

     

    특히 AIFB 자격증을 취득할 경우다양한 혜택이 제공됩니다.

    첫째, KT그룹 및 AI 원팀 채용 우대

    둘째청년 AI/DX 인재양성 프로그램 ‘AIVLE School’ 선발 우대

    셋째, AIFB 취득자 대상, AI 인재 DB 등록(예정)

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

    <채용우대기관>

    IT/SW 분야: KT, KT ds, KT NexR, KT sat

    금융 분야: BC카드한국투자증권케이뱅크

    제조 분야현대중공업한국조선해양현대로보틱스현대두산인프라코어한국미포조선 등 현대중공업그룹 13개사

    식품 분야동원시스템즈동원 F&B 등 동원그룹 5개사

    콘텐츠 등: KT alpha, 나스미디어지니뮤직, 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
    관리자소규모 데이터 취급
    일반
    AI/SW분야 비전공자, Python 코딩경험 미보유

    기업
    대규모 데이터 취급분석/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 확인상관분석
    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 확인상관분석
    데이터 시각화

    데이터 전처리
    데이터 결측치 처리
    라벨 인코딩원핫 인코딩
    - x,y 데이터 분리
    데이터 정규분포화표준화

    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

    60
    80점 이상 합격
    실기평가 100%

    90
    80점 이상 합격
    실기평가 100%

    180
    80점 이상 합격
    실기평가 100%

    응시료

    40,000/1

    70,000/1

    100,000/1

     

    전체 0