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AIFB Basic
하반기 시행 예정응시 권장 비전공자 추천
· 응시자격 제한 없음출제 내용 - GUI 기반 데이터 분석 및 AI모델링
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· AI 적용 프로세스를 이해하고 Tabular
데이터에 대해 코딩 없이 Auto ML
기반으로 데이터 분석 및 AI 모델링
출제 범위 - 탐색적 데이터 분석
- · 데이터의 구성 확인, 상관분석
- · 데이터 시각화
- 머신러닝 모델링
- · GUI 기반 머신러닝 모델링
- 모델 성능평가
- · 모델 성능평가 및 시뮬레이션
프레임 워크 ― 평가 Tool AIDU에서 AIDU ez활용하여 응시 평가 방식 온라인 방식 시험 구성 60분 / 80점 이상 합격
실기평가 100%응시료 40,000원 / 1회 -
AIFB Associate
응시 권장 준/전공자 추천
· 응시자격 제한 없음출제 내용 - 데이터 분석/처리 및 AI모델링
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· Tabular 데이터에 대해 분석/처리 후
머신러닝/딥러닝을 활용하여
AI 모델링 및 성능평가
출제 범위 - 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
프레임 워크 TensorFlow, scikit-learn 평가 Tool AIDU에서 JupyterLab활용하여 응시 평가 방식 온라인 방식 / 오픈북 테스트
단계진행형 (분석, 전처리, 모델링,
성능평가 세부 단계별 가이드에 따라 진행)시험 구성 90분 / 80점 이상 합격
실기평가 100%응시료 70,000원 / 1회 -
AIFB Professional
하반기 시행 예정응시 권장 전공자/Associate 취득자 추천
· 응시자격 제한 없음출제 내용 - AI모델 고도화/최적화
- · 목표 성능 달성을 위해 다양한 데이터
(Tabular, Text, Image)를 분석/처리 후
최적의 알고리즘을 적용하여 AI 모델링
출제 범위 - 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, Pytorch,
기타 오픈소스평가 Tool AIDU에서 JupyterLab활용하여 응시
(GPU 제공)평가 방식 온라인 방식 / 오픈북 테스트
자유해결형
(성능목표치가 주어지며 프레임 워크와
해결방식 제한 없이 자유롭게 해결)시험 구성 180분 / 80점 이상 합격
실기평가 100%응시료 100,000원 / 1회
