솔직히 말씀드리면, **"Fundamentals(기초)"**라는 제목에 속지 마세요. Microsoft는 최근 AI 기초 인증 과정을 대대적으로 개편하여, 기존의 AI-900을 완전히 은퇴시키고 완전히 새로운 AI-901: Microsoft Azure AI Fundamentals로 교체했습니다.

만약 이것이 단순히 "Responsible AI(책임감 있는 AI)"의 상위 수준 정의를 암기하는 식의 외형적인 리프레시라고 생각하신다면, 큰 충격을 받게 될 것입니다. 그들은 기본적으로 고전적인 머신러닝 (Machine Learning)을 끌어내어 은퇴시키고, 이를 Microsoft Foundry, Agentic AI, 그리고 실제 Python SDK/REST API 개념으로 완전히 대체했습니다.

네, 제대로 읽으신 게 맞습니다. 이제 900 레벨의 기초 시험에도 실제 코드 구문 (Code Syntax)이 등장합니다.

나의 준비 전략

저는 이 시험을 **"Developer-Lite와 AI Architect의 만남"**처럼 다루었습니다. 저에게 실제로 효과가 있었던 전략은 다음과 같습니다:

• Microsoft Learn ("Microsoft Foundry" 경로): 현재 두 가지 중요한 경로가 있습니다: _"AI concepts for developers(개발자를 위한 AI 개념)"_와 "Get started with AI applications and agents on Azure(Azure에서 AI 애플리케이션 및 에이전트 시작하기)". Microsoft Foundry가 엔드포인트 (Endpoints), API 키, 그리고 Entra ID 인증을 어떻게 관리하는지에 집중하세요.
• Python SDK 숙련도: 시니어 소프트웨어 엔지니어일 필요는 없지만, 가벼운 Python 클라이언트 애플리케이션 코드를 읽을 수 있어야 합니다. 환경 변수가 어떻게 설정되는지(예: $Env:AZURE_OPENAI_KEY)와 AI 클라이언트가 Python에서 에이전트 (Agent)를 초기화하거나 NLP 모델을 호출하는 방식을 살펴보세요. 기본적인 API 호출 구조를 인식하지 못한다면 쉬운 점수를 놓치게 될 것입니다.
• AI-901에만 집중된 연습 시험: 기존의 AI-900 자료를 사용하지 마세요. 완전히 시대에 뒤떨어져 있습니다. 새로운 시험 레이아웃은 "Build List" 및 "Reorder(순서 재배치)" 단계(예: 멀티모달 모델을 배포하는 단계의 순서 정하기)와 같은 강력한 대화형 문항 유형을 사용합니다.

시험 경험: 무엇을 예상해야 하는가

시험은 본질적으로 5개의 광범위한 영역에서 단 두 개의 거대한 기둥으로 축소되었습니다: **AI Concepts & Responsibilities (AI 개념 및 책임, 40-45%)**와 **Implementing AI Solutions via Microsoft Foundry (Microsoft Foundry를 통한 AI 솔루션 구현, 55-60%)**입니다.

주의 깊게 살펴봐야 할 주요 중점 분야는 다음과 같습니다:

1. Microsoft Foundry 생태계 (Microsoft Foundry Ecosystem)

이것이 이번 시험의 핵심입니다. Foundry Tools 내에서 파운데이션 모델 (foundation models)을 배포하고, 프롬프트 버전 관리 (prompt versioning)를 수행하며, 지연 시간 (latency), 토큰 사용량 (token usage), 처리량 (throughput)과 같은 지표를 추적하는 방법을 알아야 합니다.

2. 에이전트형 AI 및 다단계 추론 (Agentic AI & Multi-Step Reasoning)

시험에서는 단순하고 표준적인 LLM 완성 (LLM completion)과, 도구를 사용하고 외부 데이터를 활용하며 다단계 추론 (multi-step reasoning) 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있는 AI 에이전트 (AI Agent) 사이의 차이점을 묻는 문제가 자주 출제됩니다.

3. 핵심 워크로드 (Core Workloads) (현대적 변화)

컴퓨터 비전 (Computer Vision), 음성 (Speech), 자연어 처리 (NLP)에 대한 지식은 여전히 필요하지만, 질문의 프레임이 완전히 현대적인 기능 중심으로 바뀌었습니다. 다음과 같은 주제의 질문을 예상하세요:

• 멀티모달 모델 (Multimodal models): 이미지나 비디오를 분석하여 텍스트 설명을 작성하는 기능.
• 정보 추출 (Information Extraction): Azure Content Understanding을 사용하여 비정형 파일에서 스키마 기반 (schema-backed) 데이터를 추출하는 기능.

4. 보안 및 인증 (Security & Authentication)

Azure 리소스가 인증을 처리하는 방식을 반드시 숙지해야 합니다. AI 엔드포인트 (endpoint)에 연결하는 애플리케이션에 대해 API 키를 사용하는 경우와 Microsoft Entra ID 인증을 강제하는 경우의 차이를 명확히 알아두세요.

5. 책임감 있는 AI (Responsible AI) (실무적 측면)

공정성 (Fairness), 신뢰성 (Reliability), 개인정보 보호/보안 (Privacy/Security), 포용성 (Inclusiveness), 투명성 (Transparency), 책임성 (Accountability)을 여전히 테스트하지만, 단순히 정의를 묻는 대신 아키텍처 시나리오를 제시합니다.

시나리오 예시: 한 AI 모델이 특정 인구 통계학적 우편 번호 지역의 대출 신청을 거부하고 있습니다. 어떤 원칙이 위반되었습니까? (정답: 공정성 (Fairness)).

마치며

만약 이 시험을 기술적이지 않은 개요 수준이라고 생각하고 임한다면, Python 코드 블록과 API 엔드포인트 관련 질문에 완전히 당황하게 될 것입니다. 이제 이 시험은 매우 실무적이며 개발자 친화적인(developer-adjacent) 시험입니다.

Microsoft Foundry 엔드포인트를 활용하는 10줄 내외의 Python 스크립트를 보고 그것이 정확히 무엇을 하려는 것인지 이해할 수 있다면, 시험 합격에 매우 유리한 위치에 있는 것입니다.

• Microsoft Learn: Introduction to AI in Azure (Course AI-901T00).
• John Savill’s Azure AI-901 Cram: Foundry 인프라에 대한 그의 분석은 정말 큰 도움이 됩니다.
• Official Microsoft Exam Sandbox: 새로운 드래그 앤 드롭 (drag-and-drop) 코드/아키텍처 매칭 문제들을 연습하는 데 필수적입니다.

이 자격증을 목표로 하는 모든 분께 행운을 빕니다! 당신은 할 수 있습니다. 🚀