(자격증) AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 기본 개념 정리

(자격증) AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 기본 개념 정리

본 글은 AI-900 (Microsoft Azure AI Fundamentals) 시험을 준비하는 수험생과,

Azure 기반 AI 개념을 처음 접하는 학습자를 위해 시험 출제 기준에 맞춰 핵심 개념을 체계적으로 정리한 자료입니다.

1. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계

1️⃣ 인공지능(AI: Artificial Intelligence)

• 인간의 지능적 행동(판단, 추론, 학습)을 모방하는 기술 전반
• 규칙 기반 시스템 + 머신러닝 포함하는 가장 넓은 개념

2️⃣ 머신러닝(Machine Learning)

• 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측 · 분류 수행
• 명시적인 규칙 코딩 없이 모델이 스스로 학습

3️⃣ 딥러닝(Deep Learning)

• 머신러닝의 하위 개념
• 신경망(Neural Network) 구조 사용
• 이미지·음성·자연어 처리에 강점

📌 관계 정리:
AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝

2. Azure AI 서비스 개요

Azure AI는 크게 다음 3가지로 구분됨

1. Azure Cognitive Services (사전 구축 AI)
2. Azure Machine Learning (모델 직접 학습)
3. Responsible AI (책임 있는 AI 원칙)

AI-900 시험은 Cognitive Services 중심으로 출제됨

3. Azure Cognitive Services 핵심 영역

🔹 1) Vision (컴퓨터 비전)

이미지와 비디오를 분석하는 AI 서비스

주요 기능

• 이미지 분류(Image Classification)
• 개체 감지(Object Detection)
• 얼굴 감지(Face Detection)
• OCR(광학 문자 인식)

관련 서비스

• Computer Vision: 사전 구축 이미지 분석, OCR, 브랜드/랜드마크 인식
• Custom Vision: 사용자 지정 이미지 분류·개체 감지 모델 생성
• Face: 얼굴 감지, 얼굴 비교, 얼굴 인식
• Form Recognizer: 문서·영수증·송장 데이터 추출

🔹 2) Language (자연어 처리, NLP)

텍스트 데이터를 이해·분석하는 AI 서비스

주요 기능

• 언어 감지(Language Detection)
• 감정 분석(Sentiment Analysis)
• 핵심 문구 추출(Key Phrase Extraction)
• 엔티티 인식(Entity Recognition)

관련 서비스

• Text Analytics: 감정·엔티티·핵심 문구 분석
• Translator: 텍스트 번역
• Language Understanding(LUIS): 사용자 의도 분석 (개념적 이해)

🔹 3) Speech (음성)

음성과 텍스트 간 변환 및 번역

주요 기능

• 음성 → 텍스트 (Speech to Text)
• 텍스트 → 음성 (Text to Speech)
• 음성 번역(Speech Translation)

활용 예

• 회의록 자동 생성
• 실시간 자막 제공
• 음성 비서, 접근성 서비스

🔹 4) Decision / Personalizer

사용자 행동을 기반으로 최적의 선택 추천

• 뉴스 추천
• 상품 추천
• 사용자 반응에 따라 학습

4. Azure Machine Learning (개요 수준)

• 데이터 수집 → 학습 → 평가 → 배포 전체 ML 라이프사이클 관리
• AI-900에서는 개념 수준만 이해하면 충분

AutoML

• 알고리즘·하이퍼파라미터 자동 선택
• 비전문가도 ML 모델 생성 가능

5. Responsible AI (책임 있는 AI 원칙)

Microsoft의 6대 책임 있는 AI 원칙

1️⃣ 공정성(Fairness)

• 특정 집단에 불리한 결과 방지

2️⃣ 신뢰성 및 안전성(Reliability & Safety)

• 일관되고 안정적인 결과 제공

3️⃣ 개인정보 보호 및 보안(Privacy & Security)

• 사용자 데이터 보호

4️⃣ 포용성(Inclusiveness)

• 장애·연령·문화 차이 고려

5️⃣ 투명성(Transparency)

• AI 판단 과정 설명 가능

6️⃣ 책임성(Accountability)

• AI 사용에 대한 인간의 책임

📌 AI-900 시험에서 원칙 ↔ 사례 연결 문제 자주 출제

6. AI-900 시험 출제 포인트 요약

• 서비스 이름과 기능 매칭 문제
• Vision / Language / Speech 구분
• Custom Vision vs Computer Vision 차이
• OCR vs Form Recognizer 차이
• 감정 분석 vs 핵심 문구 추출 구분

7. 한눈에 보는 서비스 비교 표

영역	대표 서비스	핵심 기능
Vision	Computer Vision	이미지 분석, OCR
Vision	Custom Vision	사용자 지정 모델
Vision	Face	얼굴 인식
Document	Form Recognizer	문서 데이터 추출
NLP	Text Analytics	감정·엔티티
NLP	Translator	번역
Speech	Speech	음성 인식·합성

마무리

AI-900은 암기형 시험이 아니라 “서비스 목적 이해” 중심 시험입니다.
각 서비스가 어떤 문제를 해결하기 위한 것인지 연결해서 이해하면 합격 난이도는 높지 않습니다.

👉 다음 글에서는 AI-900 기출 유형 문제 + 오답 포인트 정리로 이어가면 학습 효과가 극대화됩니다.

수업 or 수강

https://gmooc.gbe.kr

여기서 기초 개념 수업과 문제 풀이를 보실 수 있습니다.

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