Course Outline

책임 있는 AI와 윤리 소개

  • 책임 있는 AI와 AI 윤리 정의
  • AI 애플리케이션에서의 윤리적 고려 사항의 중요성
  • 핵심 원칙: 공정성, 책임성, 투명성

AI의 편향과 완화 전략

  • AI 모델과 데이터의 편향 이해
  • 편견의 유형과 AI 결과에 미치는 영향
  • 편향 완화 기술: 사전 처리, 처리 중 및 사후 처리

AI의 윤리적 감사 및 책임

  • AI 감사 프레임워크 및 도구 소개
  • 공정성과 투명성을 평가하기 위한 감사 수행
  • AI 시스템에서 책임성 측정 구현

윤리적 프레임워크와 규정 준수 탐색

  • EU AI법 및 IEEE 표준과 같은 윤리적 프레임워크 개요
  • AI 시스템의 법률 및 규정 준수
  • 책임 있는 AI 규정 및 산업 표준에 대한 사례 연구

AI에서 투명성과 설명 가능성 구축

  • 설명 가능한 AI 기술 소개
  • 더 큰 투명성을 위한 해석 가능한 모델 구축
  • 모델 설명성 및 의사 결정 추적성을 위한 도구 사용

GoAI의 거버넌스와 위험Management

  • 책임 있는 AI를 위한 거버넌스 프레임워크 개발
  • AI 배포에서의 위험 관리 및 윤리적 고려 사항
  • 이해관계자 참여 및 감독을 위한 전략

윤리적 AI의 미래 방향

  • AI 윤리의 새로운 추세와 과제
  • 미래 AI 기술을 위한 거버넌스 프레임워크 적용
  • 조직 내에서 윤리적인 AI 문화 촉진

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 표준에 대한 지식

청중

  • 윤리적인 AI 개발에 관심이 있는 데이터 과학자 및 AI 실무자
  • AI 규제를 감독하는 규정 준수 책임자 및 법률 전문가
  • Business AI 전략 및 거버넌스에 참여하는 리더 및 의사 결정권자
 14 Hours

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