
김영욱 마스터
구매 후 바로 수강
(210일 수강가능)
약 11 시간
그저 종이 한 장이 아닙니다
당신의 ‘AI 능력’을 증명하는 자격증입니다

"이제 어느 직군을 가든 AI 필수라던데,
AI 스킬은 뭐로 어떻게 증명해야 해?"
13년 간의 MS 수석 엔지니어 경력을 거쳐
마이크로소프트가 공식적으로
인정한 AI 분야 MVP 타이틀까지!
명실상부 국내 최고의 AI 전문가
김영욱의 클래스와 함께라면
전 세계 어디에나 통하는
AI-900 자격증 완벽 대비는 물론,
생성형 AI부터 머신러닝으로 이어지는
인공지능 핵심 기술과 활용법까지
모두 내 것으로 만들 수 있습니다.
혹시 이런 고민을
하고 있나요?
취업하려면 AI 스킬을
배워야 하는데 어디서부터
시작해야 할지 막막해.
이력서에 넣을 AI 자격증을
따려고 하는데 비전공자라
용어를 하나도 모르겠어.
AI 툴로 어떤 프로젝트
해봤냐는 면접관의 질문에
눈앞이 캄캄해졌어.
회사에서 AI 활용 프로젝트를
맡았는데, 무슨 툴을
어떻게 써야 하는 거야?
프롬프트 나열로 끝나는 강의 vs 김영욱 클래스
오직 이 클래스만의
차별화된 포인트!
Point 01

'왜'와 '어떻게'를 모두
알려주는 실습형 강의
생성형 AI부터 머신러닝, 대화형 AI 등,
인공지능의 핵심 기술과 실제 활용 흐름을 한눈에 배울 수 있습니다. 이를 바탕으로
AI 기반 검색이나 문서 지능형 처리 등 최신 서비스 사례까지 익혀 봅니다.
Point 02

MS Azure 기반의
실무 밀착형 커리큘럼
이 클래스는 마이크로소프트의 글로벌 클라우드 서비스 Azure를 기반으로 하고 있습니다. AI는 물론 데이터, 보안, 자동화까지 통합된 플랫폼으로 실무에 바로 적용할 수 있는
스킬을 익힐 수 있습니다.
Point 03

출제 예상 문제 기반의
AI 자격증 완벽 대비
인공지능 워크로드부터 Computer Vision, NLP까지의 핵심 영역을 폭넓게 다룹니다. AI-900 시험의 전 범위를 실무 중심으로
이해하며, 한 번에 합격할 수 있는 탄탄한
기반을 마련합니다.
수강 체크리스트
AI-900 자격증 독학에 한계를
느끼고 있는 분
포트폴리오나 프로젝트 경험으로
AI 역량을 증명하고 싶은 분
나의 본업에 AI를 접목해
직무적/경제적 성장을 꿈꾸는 분
회사에서 맡은 AI 프로젝트의
실무 노하우가 궁금한 분
김영욱 클래스 미리보기
너무 허전한 이력서 칸을
자격증으로 채워넣고 싶어

과적합? OCR?
이게 대체 무슨 뜻이야???

이론도 좋은데, 내 손으로 직접
AI 서비스를 만들고 싶어

Step by Step으로 끝내는
AI-900 자격증 및 실무 클래스
STEP 1
클라우드 기반의 AI 및
머신러닝 기초 이론 학습
클라우드 컴퓨팅의 기본 개념부터 머신러닝의
3대 핵심 원리까지! 입문자의 눈높이에서
탄탄하게 정리해 드립니다.


STEP 2
코드 없이 구현하는
MS Azure 머신러닝 실습
복잡한 코딩 없이도 AI 모델을 만들 수 있습니다.
회귀, 분류, 군집화 등의 알고리즘을 훈련하고
성능을 평가하는 방법을 익혀봅니다.


STEP 3
Azure API 기반의
최신 AI 서비스 활용법
시각, 음성, 언어 처리부터
최신 Azure OpenAI까지!
실제 현장에서 활용할 수 있는
차세대 AI 솔루션의 실무 활용법을 배워 봅니다.


STEP 4
책임 있는 AI 원칙 및
실전 모의고사 완벽 대비
주목도가 높아진 AI 윤리를 기반으로 최신 출제
경향을 반영한 모의 문제 풀이를 통한 AI-900
최종 합격 노하우를 모두 전수해 드립니다.


마이크로소프트 MVP
김영욱 트레일러
만약 내가 김영욱의
온라인 클래스를 완강한다면?
수강 전

생소한 용어와 개념 때문에 시작부터 막힘
무슨 기능을 어디서 어떻게 써야 할지 전혀 모름
자격증은커녕 기초 머신러닝 원리조차 정리가 안 됨
수강 후

MS 공인 자격증으로 단기간에 스펙 업그레이드
노코드로 직접 구현해내는 나만의 머신러닝 모델
실무에 즉시 활용할 수 있는 AI 지식과 포폴 확보
“안녕하세요,
Microsoft MVP
김영욱입니다.”
전문대 출신의 평범한
개발자였던 제가,
이젠 모두의 인정을 받는
AI 전문가가 되었습니다.
하루가 다르게 변하는 AI 시대, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?
채용 시장의 변화 속도에 따라가는 것조차 벅차지 않나요?
저도 처음엔 그랬습니다.
저 또한 개발자로 살면서 글로벌 IT 기업에서
일하게 될 거라곤 상상도 못 했어요. 그저 몰두하고,
몰두하다 보니, 그 끝이 마이크로소프트였죠.
그 마음을 담아서 이 강의를 만들었습니다.
여러분의 가능성을 스스로 의심하지 않도록,
AI 시대를 여는 가장 현명한 첫걸음을 안내해 드리겠습니다.
지금 수강하면 받을 수 있는
추가 혜택
혜택 1
클래스의 핵심만 담은
AI 요약본
혜택 2
완벽한 이해를 돕는
강의 교안 PDF
김영욱 인터뷰
Q1
지금 왜 AI를
배워야 할까요?
AI는 이제 선택이 아닌 기본 역량이 되었습니다. 일상생활, 콘텐츠 제작,
회사 업무까지 거의 모든 영역이 AI로 움직이고 있습니다. 지금 배우는 것은 단순한 기술 습득이 아니라, 미래 일자리 선점을 위한 기회이기도 합니다.
Q2
AI를 처음 배우는 사람에게
가장 중요한 것은 무엇인가요?
'내가 무엇을 모르는지 아는 것'이라고 생각합니다.
이것이 AI 공부의 절반인 것 같아요. 비전공자도 도구와 가이드를 잘 따라가기만 하면 누구나 AI를 체득할 수 있습니다. 처음부터 겁먹지 않았으면 좋겠습니다.
Q3
AI-900 자격증은
어떤 분들에게 추천하나요?
AI가 궁금하지만 어렵게 느껴지는 분들에게 추천해 드려요.
개념부터 활용까지 핵심만 담은 마이크로소프트 공식 과정인 만큼,
비전공자도 쉽게 따라갈 수 있습니다.

사용 프로그램 안내
Azure는 클라우드 기반 IT 플랫폼입니다.
설치 없이 웹 브라우저만 있으면 사용할 수 있습니다.
* Azure 홈페이지 접속 후 Microsoft 계정으로
로그인(또는 신규 가입)하여 무료 체험 계정을 개설하세요
* Azure Portal에 로그인한 후, 메뉴에서 원하는 서비스를 선택하세요
* 무료 체험 후 크레딧이 소진되면 일부 기능은 유료로 전환될 수 있습니다
01. 학습자료_MCF AI-900
01. 강사 소개 및 강의 안내
02:58
02. MCF AI-900 자격증 및 시험 안내
05:44
03. Azure AI 소개 및 Azure 구독 종류
10:13
04. 클라우드 컴퓨팅 이해
03:47
05. 온프레미스와 클라우드 비교
05:58
06. 클라우드 컴퓨팅 도입 효과
03:25
07. 클라우드 컴퓨팅의 범위
02:14
01. 인공지능(AI) 개요
06:08
02. 머신러닝(ML)의 개념 및 AI와의 차이점
08:04
03. 일상 속 AI 활용 사례
09:21
04. 클라우드 기반 AI 솔루션 개요
03:24
05. 머신러닝의 작동 원리
02:29
06. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념
02:52
07. 머신러닝 모델의 학습 및 검증 과정
04:43
01. Azure Machine Learning 개요
03:08
02. Azure Machine Learning의 주요 기능 및 활용 사례
09:34
03. Azure Machine Learning 프로젝트 수명주기 관리
08:48
04. Azure Machine Learning 워크스페이스 개념과 구성 요소
05:06
05. Azure Machine Learning Studio를 통한 실험 관리
03:59
01. 머신러닝 알고리즘 개요
08:00
02. 회귀 알고리즘(Regression)
03:38
03. 분류 알고리즘(Classification)
03:40
04. 변칙 감지 알고리즘(Anomaly)
03:45
05. 군집화 알고리즘(Clustering)
03:27
06. 딥러닝 개념 및 다층 신경망
04:59
07. 머신러닝 알고리즘의 활용 사례
02:32
08. 문제 유형별 적절한 머신러닝 기법 선택
02:08
01. Azure Machine Learning Designer 개요
04:32
02. 코드 없이 머신러닝 모델 구현하기
05:43
03. 데이터 준비 및 모델 구축하기
26:32
04. 모델 훈련 및 평가 과정
00:23
05. Azure Machine Learning Designer 활용 방법(실습)
05:59
06. 모델 훈련 시 발생할 수 있는 주요 이슈(과적합, 데이터 품질 문제 등)
02:12
07. 모델 성능 개선 및 문제 해결 방안
01:35
01. Azure Machine Learning Auto ML 개요
09:38
02. 데이터셋 업로드 및 Auto ML 실험 실행
02:47
03. Auto ML의 모델 선택 및 성능 분석(실습)
01:53
04. Azure Machine Learning Automated ML
14:05
05. Azure Machine Learning Notebooks 소개
03:25
06. Python을 활용한 데이터 전처리 및 모델 훈련
02:12
07. 코드 기반 모델 평가 및 Auto ML과의 비교
05:53
08. GUI 기반 Designer vs. Auto ML vs. Notebook 방식 비교 및 활용 방안
01:25
01. Azure AI Services 개요
09:15
02. 사전 구축된 AI 모델 및 API 기반 AI 서비스
05:23
03. Vision 서비스(컴퓨터 비전)
06:48
04. Language 서비스(자연어 처리)
06:08
05. Speech 서비스(음성 인식 및 합성)
01:38
06. Decision 서비스(의사결정 지원)
02:22
07. Search 서비스(AI 기반 검색)
04:43
01. 컴퓨터 비전 개요 및 주요 기능
05:33
02. 이미지 분류(Image Classification)
04:42
03. 객체 인식(Object Detection)
01:57
04. 광학 문자 인식(OCR)
02:47
05. 얼굴 인식(Face Recognition)
03:54
06. Vision API를 활용한 이미지 분석 실습
13:50
01. 자연어 처리(NLP) 개요
06:23
02. 자연어 처리(NLP) 활용 사례
03:24
03. Azure 언어 서비스(Language Services)
07:48
04. 키 구문 추출 기능
01:00
05. 명명된 Entity 인식(Named Entity Recognition)
03:25
06. 감정 분석(Sentiment Analysis)
02:47
07. 다국어 번역(Machine Translation)
00:58
08. Azure 언어 서비스 실습
08:48
01. 컴퓨터를 이용한 음성 처리 개요
08:55
02. 주요 음성 처리 기술 및 응용 분야
03:33
03. 음성 인식 서비스의 활용 사례
04:51
04. Azure Speech 서비스
01:24
05. Azure Speech 개발 및 활용 방법
01:11
06. Azure Speech 실습
09:17
01. 대화형 AI(Chatbot)의 개요 및 활용 사례
10:16
02. Azure Bot Services
04:51
03. Azure Bot Services 활용 사례
00:54
04. 질문-답변 지식베이스(QnA) 개념 및 구축 방법
01:55
05. Azure Bot Services 실습
14:36
01. Azure AI Search
05:33
02. Azure AI Search 주요 특징
12:09
03. Azure AI Search 활용 사례
00:38
04. Azure AI Search 최신 동향 및 업데이트
01:33
05. Azure AI Search의 구조
04:01
06. Azure AI Search 실습
10:11
01. Azure Form Recognizer 개요
03:18
02. Azure Form Recognizer 주요 기능
04:22
03. Azure Form Recognizer 활용 사례
04:17
04. Azure Form Recognizer 처리 흐름
02:07
05. Azure 과금 방식
04:55
06. Azure Form Recognizer 실습
06:51
01. 생성형 AI(Generative AI)
07:27
02. Azure OpenAI
04:59
03. Azure OpenAI에서 제공되는 모델
04:43
04. Azure OpenAI 사용 절차
01:07
05. Azure AI Foundry
02:53
06. Azure OpenAI Services 실습
08:59
07. Azure OpenAI On Your Data
02:06
01. Microsoft의 책임 있는 AI 원칙
12:31
02. AI-900 시험 개요
02:54
03. AI-900 예상 문제 풀이
23:12
01. AI-900 예상 문제 풀이
41:18
01. AI-900 예상 문제 풀이
42:07
01. AI-900 예상 문제 풀이
25:22
15%
78,000원
66,000원