AWS 공식 출처와 더 읽을 문서

시험 범위는 공식 시험 가이드에서, 제품의 구체적인 동작과 제한은 해당 서비스 문서에서 확인한다. 아래 학습 해설은 두 자료를 연결해 선택 이유와 실패 조건을 설명한다. 공식 자료에 대한 접근 링크를 제공할 뿐 AWS의 승인 교재나 대본·문제집을 제공하는 것은 아니다.

기존 제품 설명의 기준일은 2026년 9월 20~21일이며, 한영 용어 사전의 용어는 2026년 9월 25일에 공개 한국어·영어 문서를 대조했다. 공식 번역이 달라지는 지점과 설명용 표현도 용어 사전에 구분했다. 날짜가 모든 하위 문서·가격·지원표의 현재 정확성을 보증하지는 않는다. Skill Builder의 일반 과정 소개는 접속 시 로그인이 필요할 수 있다.

AIF 영역 1

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 1
• AWS Skill Builder · 영역 1 복습 과정

AIF 영역 2

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 2
• AWS Skill Builder · 영역 2 복습 과정

AIF 영역 3

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 3
• AWS Skill Builder · 영역 3 복습 과정

AIF 영역 4

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 4
• AWS Skill Builder · 영역 4 복습 과정

AIF 영역 5

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 5
• AWS Skill Builder · 영역 5 복습 과정

AIP 영역 1

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 1
• AWS Skill Builder · 영역 1 복습 과정

AIP 영역 2

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 2
• AWS Skill Builder · 영역 2 복습 과정

AIP 영역 3

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 3
• AWS Skill Builder · 영역 3 복습 과정

AIP 영역 4

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 4
• AWS Skill Builder · 영역 4 복습 과정

AIP 영역 5

• 영역별 독립 상세노트
• AWS 공식 시험 가이드 · 영역 5
• AWS Skill Builder · 영역 5 복습 과정

학습 목표 보강에 사용한 공개 자료

학습 목표와 자기점검에서는 공식 가이드의 모든 영역을 다시 대조하고, 다음 공개 설명을 핵심 개념 보강에 사용했다. 제품의 모든 하위 문서·API·실습을 검증한 것은 아니다.

• AWS의 Generative AI Security Scoping Matrix 소개
• Amazon Bedrock 모델 증류
• Amazon Quick 기능 소개
• Amazon Bedrock AgentCore 소개
• Amazon Bedrock Data Automation 개요
• Amazon Q Developer 개요와 Kiro 안내

공식 인증 소개에서 연결된 AIF 준비 페이지와 AIP 준비 페이지는 추가 학습 경로다. 이 교재의 자체 문제는 공식 시험 가이드(exam guide)와 제품 문서의 개념을 바탕으로 작성했다. 공개 샘플 문제의 본문·정답·해설을 대조하지 않았으므로 실제 시험 문항이나 공개 샘플의 문체를 재현한 자료로 보아서는 안 된다.

주제별 서비스 문서

공통 학습은 두 시험에 걸친 개념을 연결한다. AIP의 구현 세부를 AIF의 필수 범위로 확대하지 않는다.

ML 수명 주기

• ML 수명 주기 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · ML 수명 주기

추론 방식 선택

• 추론 방식 선택 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 추론 방식 선택

배치 변환

• 배치 변환 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 배치 변환

Transcribe 입력·출력과 운영 방식

• Transcribe 입력·출력과 운영 방식 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Transcribe 입력·출력과 운영 방식

Translate의 역할

• Translate의 역할 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Translate의 역할

Comprehend 분석과 사용자 지정

• Comprehend 분석과 사용자 지정 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Comprehend 분석과 사용자 지정

Lex V2 대화와 업무 이행

• Lex V2 대화와 업무 이행 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Lex V2 대화와 업무 이행

Polly와 음성 합성

• Polly와 음성 합성 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Polly와 음성 합성

혼동 행렬과 임계값

• 혼동 행렬과 임계값 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 혼동 행렬과 임계값

평가 지표와 교차 검증

• 평가 지표와 교차 검증 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 평가 지표와 교차 검증

FM과 과업별 ML 선택

• FM과 과업별 ML 선택 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · FM과 과업별 ML 선택

전통 ML과 딥 러닝의 구분

• 전통 ML과 딥 러닝의 구분 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 전통 ML과 딥 러닝의 구분

Textract 문서 추출

• Textract 문서 추출 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Textract 문서 추출

Rekognition 이미지·영상 분석

• Rekognition 이미지·영상 분석 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Rekognition 이미지·영상 분석

Forecast 시계열 예측

• Forecast 시계열 예측 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Forecast 시계열 예측

Fraud Detector 점수와 결정

• Fraud Detector 점수와 결정 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Fraud Detector 점수와 결정

과적합과 일반화

• 과적합과 일반화 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 과적합과 일반화

트랜스포머 구성요소

• 트랜스포머 구성요소 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 트랜스포머 구성요소

GAN 구조와 생성 모델 구분

• GAN 구조와 생성 모델 구분 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · GAN 구조와 생성 모델 구분

A2I 이용 조건과 인간 검토

• A2I 이용 조건과 인간 검토 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · A2I 이용 조건과 인간 검토

RLHF의 가치와 피드백

• RLHF의 가치와 피드백 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · RLHF의 가치와 피드백

훈련 후 편향 지표

• 훈련 후 편향 지표 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 훈련 후 편향 지표

IAM 보안 모범 사례

• IAM 보안 모범 사례 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · IAM 보안 모범 사례

Macie의 발견 범위

• Macie의 발견 범위 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Macie의 발견 범위

Lake Formation 접근 제어

• Lake Formation 접근 제어 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Lake Formation 접근 제어

S3 수명 주기 전환 조건

• S3 수명 주기 전환 조건 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · S3 수명 주기 전환 조건

DynamoDB TTL과 실제 삭제 시점

• DynamoDB TTL과 실제 삭제 시점 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · DynamoDB TTL과 실제 삭제 시점

프롬프트 버전과 배포 승인 구분

• 프롬프트 버전과 배포 승인 구분 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 프롬프트 버전과 배포 승인 구분

API 키·사용량 계획은 인증·인가와 엄격한 비용 상한이 아니다

• API 키·사용량 계획은 인증·인가와 엄격한 비용 상한이 아니다 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · API 키·사용량 계획은 인증·인가와 엄격한 비용 상한이 아니다

Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임

• Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — what is avp
• AWS 공식 문서 · Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — integration express
• AWS 공식 문서 · Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — schema
• AWS 공식 문서 · Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — faqs
• AWS 공식 문서 · Verified Permissions의 정책 평가와 애플리케이션의 집행 책임 — userguide

Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건

• Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — prov throughput
• AWS 공식 문서 · Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — prov thru supported
• AWS 공식 문서 · Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — prov thru prereq
• AWS 공식 문서 · Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — prov thru purchase
• AWS 공식 문서 · Bedrock 프로비저닝된 처리량과 용량 변경 조건 — prov thru edit

Outposts 로컬 실행과 리전 서비스 연결을 구분하기

• Outposts 로컬 실행과 리전 서비스 연결을 구분하기 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Outposts 로컬 실행과 리전 서비스 연결을 구분하기 — what is outposts
• AWS 공식 문서 · Outposts 로컬 실행과 리전 서비스 연결을 구분하기 — outposts
• AWS 공식 문서 · Outposts 로컬 실행과 리전 서비스 연결을 구분하기 — rack

Bedrock 데이터 보존 — 모델·범위·모드의 구분

• Bedrock 데이터 보존 — 모델·범위·모드의 구분 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Bedrock 데이터 보존 — 모델·범위·모드의 구분

Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계

• Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — what is
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — supported languages
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — concepts insights
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — pii
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — how pii
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — how pii labels
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — realtime pii api
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — get started api pii
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — redact api pii
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — textanalysis phi
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — textanalysis entitiesv2
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — gettingstarted console
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — comprehendmedical howitworks
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — faqs
• AWS 공식 문서 · Comprehend PII와 Medical PHI의 언어·탐지·마스킹 경계 — get started console med

입력 토큰 계산의 정확도와 지원 경계

• 입력 토큰 계산의 정확도와 지원 경계 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 입력 토큰 계산의 정확도와 지원 경계

SageMaker 호스팅 모델 오토 스케일링의 제어 대상

• SageMaker 호스팅 모델 오토 스케일링의 제어 대상 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · SageMaker 호스팅 모델 오토 스케일링의 제어 대상 — endpoint auto scaling
• AWS 공식 문서 · SageMaker 호스팅 모델 오토 스케일링의 제어 대상 — endpoint auto scaling policy

Bedrock 역할과 최신 기능 경계

• Bedrock 역할과 최신 기능 경계 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Bedrock 역할과 최신 기능 경계

Knowledge Bases 선택

• Knowledge Bases 선택 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Knowledge Bases 선택

RAG 내부 흐름

• RAG 내부 흐름 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · RAG 내부 흐름

Guardrails의 역할과 경계

• Guardrails의 역할과 경계 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Guardrails의 역할과 경계

Bedrock 데이터 보호

• Bedrock 데이터 보호 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Bedrock 데이터 보호

모델 카드와 설명 가능성

• 모델 카드와 설명 가능성 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 모델 카드와 설명 가능성

모델 평가와 RAG 평가

• 모델 평가와 RAG 평가 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 모델 평가와 RAG 평가

프롬프트 관리

• 프롬프트 관리 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 프롬프트 관리

에이전트와 도구

• 에이전트와 도구 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 에이전트와 도구

관찰성 — 지표·감사·호출 로그의 차이

• 관찰성 — 지표·감사·호출 로그의 차이 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 관찰성 — 지표·감사·호출 로그의 차이

프롬프트 캐싱의 조건

• 프롬프트 캐싱의 조건 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 프롬프트 캐싱의 조건

모델 호출 로깅

• 모델 호출 로깅 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 모델 호출 로깅

모델 사용자 지정

• 모델 사용자 지정 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 모델 사용자 지정

프롬프트 구성과 퓨샷

• 프롬프트 구성과 퓨샷 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 프롬프트 구성과 퓨샷

추론 파라미터

• 추론 파라미터 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 추론 파라미터

설명 가능성과 SHAP

• 설명 가능성과 SHAP — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 설명 가능성과 SHAP

훈련 전 편향

• 훈련 전 편향 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 훈련 전 편향

IAM 인증과 인가

• IAM 인증과 인가 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · IAM 인증과 인가

PrivateLink와 네트워크 경계

• PrivateLink와 네트워크 경계 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · PrivateLink와 네트워크 경계

AgentCore 구성요소와 MCP

• AgentCore 구성요소와 MCP — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · AgentCore 구성요소와 MCP

청킹의 설계 절충

• 청킹의 설계 절충 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 청킹의 설계 절충

검색 필터·리랭킹·질의 분해

• 검색 필터·리랭킹·질의 분해 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 검색 필터·리랭킹·질의 분해

교차 리전 추론

• 교차 리전 추론 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 교차 리전 추론

Converse 요청과 스트림

• Converse 요청과 스트림 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Converse 요청과 스트림

Step Functions 오류 처리

• Step Functions 오류 처리 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Step Functions 오류 처리

AgentCore Gateway

• AgentCore Gateway — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · AgentCore Gateway

Model Registry

• Model Registry — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Model Registry

Knowledge Bases 동기화

• Knowledge Bases 동기화 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Knowledge Bases 동기화

RAG 평가

• RAG 평가 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · RAG 평가

Glue Data Quality

• Glue Data Quality — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Glue Data Quality

대규모 모델 호스팅

• 대규모 모델 호스팅 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 대규모 모델 호스팅

도구 실행 책임

• 도구 실행 책임 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 도구 실행 책임

AgentCore 메모리

• AgentCore 메모리 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · AgentCore 메모리

자동 평가 과업과 지표

• 자동 평가 과업과 지표 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 자동 평가 과업과 지표

LLM 평가자

• LLM 평가자 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · LLM 평가자

AgentCore 정책

• AgentCore 정책 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · AgentCore 정책

텍스트 요약 평가

• 텍스트 요약 평가 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 텍스트 요약 평가

평가자 지표의 의미

• 평가자 지표의 의미 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 평가자 지표의 의미

지능형 모델 라우팅

• 지능형 모델 라우팅 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 지능형 모델 라우팅

AppConfig 구성 배포

• AppConfig 구성 배포 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · AppConfig 구성 배포

Flows 버전과 별칭

• Flows 버전과 별칭 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · Flows 버전과 별칭

미세 조정과 하이퍼파라미터

• 미세 조정과 하이퍼파라미터 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 미세 조정과 하이퍼파라미터

OpenSearch 샤드 선택

• OpenSearch 샤드 선택 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · OpenSearch 샤드 선택

자동 평가 보고서 해석

• 자동 평가 보고서 해석 — 학습 해설
• AWS 공식 문서 · 자동 평가 보고서 해석

추가 공식 참고 자료

다음은 개념·시험 범위·정책을 더 확인할 때 사용할 공개 자료다. 링크 목록에 있다는 사실이 전체 하위 문서의 검토나 현재 이용 가능성을 보장하지는 않는다.

• AWS · AI 서비스(AI services)
• AWS · OpenSearch의 벡터 데이터베이스 기능(vector database capabilities)
• AWS · EMR·Livy를 이용한 동시 데이터 처리 조정(concurrent data orchestration)
• AWS · 생성형 AI 시대의 데이터 거버넌스(data governance)
• AWS · 생성형 AI 앱에서 벡터 저장소(vector datastore)의 역할
• AWS · 책임 있고 신뢰할 수 있는 AI(responsible and trustworthy AI) 모범 사례
• AWS · 금융 데이터로 FM을 분야에 적응시키는 미세 조정(domain adaptation fine-tuning)
• AWS · 책임 있는 AI를 위한 국제 표준 ISO 42001
• AWS · AI 시스템의 위험 평가(risk assessment)
• AWS · Bedrock·CloudWatch로 생성형 AI 앱 모니터링(monitoring)
• AWS · AI 편향 완화(bias mitigation)와 결과 개선을 위한 프레임워크
• AWS · 생성형 AI에 보안 통제(security controls) 적용
• AWS · 스타트업의 파운데이션 모델(foundation model) 선택
• AWS · 규정 준수(compliance)
• AWS · 규정 준수 고객 센터(compliance customer center)
• AWS · 공동 책임 모델(shared responsibility model)
• AWS · AI Practitioner 인증(AIF-C01)
• AWS · 생성형 AI Developer Professional 인증(AIP-C01)
• AWS · 기계 학습(machine learning)
• AWS · 책임 있는 AI(responsible AI)
• AWS · 책임 있는 AI 참고 자료(resources)
• AWS · 서버리스 벡터 엔진(serverless vector engine)
• AWS · 서비스 약관(service terms)
• AWS · 데이터 거버넌스(data governance)
• AWS · 파운데이션 모델(foundation models)
• AWS · 생성적 적대 신경망(generative adversarial network, GAN)
• AWS · 대규모 언어 모델(large language model, LLM)
• AWS · 기계 학습 운영(MLOps)
• AWS · 과적합(overfitting)
• AWS · 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)
• AWS · 인간 피드백 기반 강화 학습(reinforcement learning from human feedback, RLHF)
• AWS · 트랜스포머(Transformer)
• AWS · Bedrock 에이전트(Agents)
• AWS · 추론 파라미터(inference parameters)
• AWS · Bedrock 지식 기반(Knowledge Bases)
• AWS · AIF-C01 영역 1 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIF-C01 영역 2 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIF-C01 영역 3 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIF-C01 영역 4 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIF-C01 영역 5 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIF-C01 범위 내 서비스(in-scope services)
• AWS · AIF-C01 범위 외 서비스(out-of-scope services)
• AWS · AIF-C01 시험 가이드 개정(revisions)
• AWS · AIP-C01 영역 1 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01 영역 2 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01 영역 3 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01 영역 4 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01 영역 5 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01의 서비스 언급(service mentions)
• AWS · AIP-C01 기술과 개념(technologies and concepts)
• AWS · AIP-C01 시험 가이드(exam guide)
• AWS · AIP-C01 범위 내 서비스(in-scope services)
• AWS · AIP-C01 범위 외 서비스(out-of-scope services)
• AWS · 자동 모델 평가(automatic model evaluation)
• AWS · Bedrock Flows의 동작 원리
• AWS · 모델 평가 보고서(model evaluation report)
• AWS · OpenSearch 도메인 용량 계획(domain sizing)
• AWS · 대규모 모델 추론(large model inference)
• AWS · Amazon Redshift 관리 안내(management guide)
• AWS · 기계 학습 렌즈(Machine Learning Lens)
• AWS · AI 클라우드 도입 프레임워크(AWS CAF for AI)