Microsoft는 AI-102(Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution)를 2026년 6월 30일에 폐지하고, 새로운 Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate 자격증으로 가는 길인 **Exam AI-103: Developing AI Apps and Agents on Azure**로 대체합니다. 이름 변경은 단순한 외형 변경이 아닙니다. 이 시험은 Microsoft Foundry(이전 Azure AI Foundry, 더 이전 Azure AI Studio), Responses API 에이전트 런타임, 그리고 실제 팀이 2026년에 AI를 출하하는 방식을 중심으로 재구축되었습니다.
저는 새로운 블루프프린트를 살펴보며 밀도 있고 팩트 체크된 학습 가이드 세트를 만들었고, 무료 오픈소스 리소스로 공개합니다. 여기에 무엇이 포함되어 있는지, 그리고 모든 모델을 재가격하고 매 분기마다 모든 서비스 이름을 바꾸는 세계에서 자격증이 왜 여전히 가치를 지니는지를 설명합니다.
AI-103 시험이 다루는 내용
AI-103은 5개의 가중치가 부여된 도메인으로 구성되어 있습니다. 가이드는 이러한 도메인에 일대일로 매핑되며, 공식 시험 순서가 아닌 가중치 우선인 권장 학습 순서로 번호가 매겨져 있습니다:
| # | 가이드 | 시험 도메인 | 가중치 |
|---|---|---|---|
| 1 | 생성형 AI 및 에이전트 솔루션 | Implement generative AI and agentic solutions | 30–35% |
| 2 | Azure AI 솔루션 계획 및 관리 | Plan and manage an Azure AI solution | 25–30% |
| 3 | 정보 추출 솔루션 | Implement information extraction solutions | 10–15% |
| 4 | 텍스트 분석 및 음성 | Implement text analysis solutions | 10–15% |
| 5 | 컴퓨터 비전 솔루션 | Implement computer vision solutions | 10–15% |
생성형 및 에이전트 도메인(가이드 1)이 **30–35%**로 가장 큰 비중을 차지합니다. AI-102에서는 이 자료가 두 개의 더 작은 도메인으로 나뉘어 있었습니다 — 통합은 Microsoft가 엔지니어에게 어디에 시간을 쓰기 원하는지에 대한 강력한 신호입니다. 일찍 짚고 넘어갈 함정 하나 더: 음성은 자체 도메인이 아닙니다. 텍스트 분석 도메인(가이드 4) 내의 하위 섹션으로 존재하므로, 학습 시간을 계획할 때 이중 계산하지 마세요.
학습 가이드에 포함된 내용
이 자료는 Python과 Microsoft Foundry로 에이전트와 AI 솔루션을 구축, 관리, 배포하는 Azure AI 엔지니어와 개발자 — 클릭 튜토리얼이 아닌 서비스 선택에 초점을 맞춘 리뷰를 원하는 분 — 를 위해 만들어졌습니다. 각 가이드는 세 가지를 함께 제공합니다:
- 모든 목표를 충족하는 현재 Foundry 서비스에 매핑된 밀도 있는 도메인 가이드, 겹치는 옵션 간의 선택 기준 포함
- 빠른 복습이나 강의를 위한 동반 슬라이드 데크(PowerPoint)
- 출퇴근길에 들을 수 있는 팟캐스트 스타일 에피소드인 오디오 심층 분석
모든 사실적 주장은 현재 **Microsoft Learn 문서**에 대해 검증 가능하며, 핵심 서비스는 인라인으로, 가이드당 Further reading 섹션에 링크되어 있습니다. 링크는 현재 문서를 대상으로 하며 2026년 6월에 라이브로 검증되었고, 2026년 4월 16일자 스킬 개요에 대해 확인되었습니다.
AI-103 시험 주제 및 핵심 학습 영역
생성형 AI 및 에이전트 솔루션 (도메인 1 — 30–35%)
가장 큰 도메인. Foundry 프로젝트 엔드포인트에서 생성형 앱 구축; Responses API(Agents v2) 런타임 모델 — 에이전트, 대화, 응답; 에이전트 도구, 함수 호출, 멀티 에이전트 조율; 그리고 튜닝, 평가, 트레이싱, 관측 가능성. 이곳이 시험이 에이전트를 단순히 설명하는 것이 아니라 실제로 조립할 수 있는지를 테스트하는 곳입니다.
Azure AI 솔루션 계획 및 관리 (도메인 2 — 25–30%)
모델, Foundry 서비스, 도구 선택; 검색, 인덱싱, 메모리, 지식 통합 설계; Foundry 리소스 및 배포 구축(Standard / Provisioned / Batch / Data Zone); CI/CD 파이프라인; RBAC, Entra ID, 프라이빗 네트워킹으로 솔루션 운영, 모니터링, 보안; 가드레일이 있는 책임 있는 AI 거버넌스. 이것이 아키텍트의 도메인입니다.
정보 추출 솔루션 (도메인 3 — 10–15%)
검색 및 그라운딩 파이프라인 — 풀 vs. 푸시 수집, 그리고 전체 텍스트 / 벡터 / 하이브리드 / 시맨틱 / 에이전트 검색 — 더불어 문서 추출. 여기서 고가치 구분은 Azure AI Document Intelligence(결정적 필드) vs. Content Understanding(생성형, 스키마 기반, RAG 준비 출력)이며, 질문이 실제로 어느 쪽을 묻고 있는지 아는 것입니다.
텍스트 분석 및 음성 (도메인 4 — 10–15%)
구조화된 JSON 출력이 포함된 엔터티, 주제, 요약 추출; 감정, PII, 콘텐츠 안전; Azure Translator vs. LLM 번역 흐름; 그리고 음성-투-텍스트 / 텍스트-투-음성, 커스텀 음성, Realtime API, 멀티모달 오디오 추론.
컴퓨터 비전 솔루션 (도메인 5 — 10–15%)
이미지 생성(gpt-image-*, 폐지된 DALL-E 3이 아님) 및 비디오 생성(Sora 2); 비전 지원 채팅 모델; 캡션과 접근성 대체 텍스트; Content Understanding 분석기; 그리고 멀티모달 안전, 출처(Content Credentials / C2PA), 검열.
틀리기 쉬운 고가치 사실
Microsoft는 이러한 서비스를 빠르게 이름 바꾸고 범위를 재조정하며, 오래된 답변이 강한 후보자가 쉬운 점수를 잃는 방식입니다. 가이드가 강조하는 몇 가지:
- 플랫폼은 Microsoft Foundry입니다. 레거시와 현재를 대조할 때가 아니면 이전 Azure AI Foundry / Azure AI Studio 이름을 다시 끌어들이지 마세요.
- 시험은 AI-103입니다, AI-102가 아니며 — AI-102는 2026년 6월 30일에 폐지됩니다.
- 새 Foundry의 키리스 모델 추론은
Foundry User역할을 사용합니다,Cognitive Services User가 아닙니다(그것은 클래식 Azure OpenAI 답변이었습니다 — 질문의 리소스 유형을 주의하세요). - 런타임은 Responses API(Agents v2)입니다 — 대화 / 아이템 / 응답 / 에이전트 버전 — 레거시 Assistants API(스레드 / 메시지 / 실행 / 어시스턴트)가 아니며, 이는 2026년 8월 26일에 종료 예정으로 보고되었습니다.
빠르게 변하는 세계에서 자격증이 여전히 중요한 이유
합당한 질문입니다. 모델은 매월 출하됩니다. 서비스는 분기 중반에 이름이 바뀝니다. 시험에 합격할 즈음이면 절반은 구식이 되지 않나요? 제가 AI-103이 시간 들일 가치가 있다고 생각하는 이유:
- 그렇지 않으면 건너뛸 폭넓음을 강제합니다. 대부분의 엔지니어는 현재 프로젝트에 필요한 2-3개 서비스에 깊이 들어가고 나머지는 만지지 않습니다. 블루프린트는 검색 설계, 거버넌스, 비전, 음성, 그리고 자발적으로 공부하지 않을 배포 모델을 안내합니다 — 그 폭이 바로 다음 프로젝트가 이전과 전혀 달라 보일 때 유용하게 만드는 것입니다.
- 트리비아가 아닌 판단을 검증합니다. 가장 어려운 AI-103 문제는 “이 API가 무엇을 반환하는가"가 아닙니다. “이러한 제약이 주어졌을 때, 어떤 서비스를 선택하는가?“입니다. Document Intelligence인가 Content Understanding인가? Translator인가 LLM인가? Standard 배포인가 Provisioned인가? 그 서비스 선택 근육이 지속 가능한 스킬입니다 — 마케팅 이름만큼 빠르게 바뀌지 않는 아래의 트레이드오프이기 때문입니다.
- 근본은 라벨보다 오래 삽니다. 그라운딩, RBAC, 관측 가능성, 책임 있는 AI 가드레일, 검색 아키텍처 — 포털이 Foundry라고 하든 Studio라고 하든 다음에 무엇이 오든 동일합니다. 플랫폼의 형태를 한 번 배우면 Microsoft가 가구를 옮길 때마다 저렴하게 리스킨할 수 있습니다.
- 시끄러운 시장에서 신뢰할 수 있는 신호입니다. 누구나 이제 “AI 한다"고 말할 수 있습니다. 최신의, 벤더가 지원하는 어소시에이트 자격증은 고용주와 고객에게 오늘 존재하는 Azure의 AI 스택에서 구축할 수 있음을 알려줍니다 — 2년 전이 아닌. 과열로 넘쳐나는 시장에서, 최신 자격증은 저렴하고 읽기 쉬운 최신성 증명입니다.
- 시계가 버그가 아닌 기능입니다. 재인증이 당신을 정직하게 유지합니다. 빠르게 움직이는 분야야말로 주기적 강제 새로고침이 가장 가치 있는 분야입니다 — 마음속 모델이 조용히 구식이 되기 전에 문서로 다시 끌어당깁니다.
단일 사실의 반감기는 짧습니다. 플랫폼이 어떻게 구성되어 있고 그 안에서 어떻게 선택하는가를 아는 것의 반감기는 깁니다. 이것이 좋은 학습 가이드 — 그리고 최신 자격증 — 이 실제로 사는 것입니다.
이 학습 가이드의 대상
- Python과 Foundry로 Azure에서 생성형 및 에이전트 앱을 구축하는 AI 엔지니어
- AI 워크로드를 위한 검색, 배포, 보안, 거버넌스를 설계하는 솔루션 아키텍트
- 특히 AI-103 시험을 준비 중이거나 폐지되는 AI-102에서 마이그레이션하는 개발자
- Microsoft Foundry와 그 주변 서비스의 현재, 잡담 없는 지도를 원하는 모든 분
AI-103 시험 FAQ
AI-103 자격증이 가치가 있나요?
Azure에서 AI를 구축한다면, 그렇습니다. 이름 변경과 모델 교체를 견디는 서비스 선택 판단과 아키텍처 폭을 검증합니다 — 빠르게 움직이는 분야가 보상하는 정확한 스킬입니다. 또한 오늘 존재하는 대로 플랫폼에서 출하할 수 있음을 알려주는 현재의, 신뢰할 수 있는 신호입니다.
AI-102로 인증받았습니다 — 어떻게 해야 하나요?
AI-102는 2026년 6월 30일에 폐지됩니다. AI-103으로의 전환을 계획하세요. 개념적 중복은 있지만, 시험은 Microsoft Foundry와 Responses API를 중심으로 재구축되었으므로, AI-102 지식이 일대일로 매핑된다고 가정하지 마세요 — 가이드가 정확히 어디서 그렇지 않은지 지적합니다.
시험에서 가장 어려운 부분은 무엇인가요?
30–35%의 생성형 및 에이전트 도메인, 그리고 서비스 선택 문제 전반입니다. 시험은 각 서비스가 무엇을 하는지가 아니라 제약에 어떤 서비스가 맞는지 아는 것에 보상합니다.
학습 가이드는 얼마나 최신인가요?
링크와 사실은 2026년 6월에 2026년 4월 16일자 스킬 개요에 대해 라이브로 검증되었습니다. 일부 가이드는 확인이 이루어진 시점을 기록한 날짜가 표시된 정확도 노트로 시작합니다. Microsoft는 빠르게 움직이므로, 시험일 전에 항상 공식 AI-103 학습 가이드에 대해 세부 사항을 확인하세요.
어디에 등록하나요?
Microsoft의 공식 자격증 페이지를 통해. 현재 가격, 형식, 필수 조건은 시험 학습 가이드와 자격증 개요에서 시작하세요. 공식 교육 과정은 AI-103T00-A: Develop AI apps and agents on Azure입니다.
학습 가이드 받기
전체 AI-103 학습 가이드 — 5개 도메인 가이드, 슬라이드 데크, 오디오 심층 분석 모두 — 는 GitHub에서 오픈소스입니다:
github.com/kkaminsk/AI-103-Study-Guide
클론하고, 포크하고, 공부하세요. 오류나 또 이름이 바뀐 서비스를 발견하면, PR과 이슈를 환영합니다 — 이 분야에서 최신 상태로 유지하는 것은 팀 스포츠입니다.
Azure AI에서 구축에 도움이 필요하신가요? Big Hat Group은 Microsoft Foundry에서 프로덕션 AI 솔루션을 설계하고 출하합니다 — 에이전트 워크플로, 검색 파이프라인, 거버넌스된 엔터프라이즈 AI 플랫폼. 컨설팅 서비스를 살펴보세요 또는 연락하세요.