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코스 개요
소개
모듈 1: 인공지능의 기초
- AI와 머신러닝을 정의하고, 다양한 유형의 AI 시스템과 그 활용 사례를 개요로 제공하며, AI 모델이 더 넓은 사회-문화적 맥락에서 어떤 위치에 있는지를 설명합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- 다양한 유형의 AI 시스템 간의 차이점을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI 기술 스택을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI와 데이터 과학의 발전 과정을 설명하고 이해할 수 있습니다.
모듈 2: AI가 사람에게 미치는 영향과 책임감 있는 AI 원칙
- AI 시스템이 가져오는 주요 리스크와 피해, 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 특징, 그리고 책임감 있고 윤리적인 AI에 필수적인 원칙들을 개략적으로 설명합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- AI 시스템이 가져오는 주요 리스크와 피해를 설명하고 이해할 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 특징을 설명하고 이해할 수 있습니다.
모듈 3: AI 개발 생명주기
- AI 개발 생명주기를 설명하고, AI 리스크가 관리되는 넓은 맥락을 다룹니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- 기존과 신규 윤리 지침 간의 유사점과 차이점을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI 사용에 영향을 미치는 현행 법률을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- 주요 GDPR 교차점을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- 책임 개혁을 설명하고 이해할 수 있습니다.
모듈 4: 책임감 있는 AI 거버넌스와 리스크 관리의 구현
- 주요 AI 이해 당사자들이 AI 리스크를 관리하면서 AI 시스템이 가져올 수 있는 잠재적인 사회적 혜택을 인정하는 다층 접근법을 설명합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- EU AI 법의 요구사항을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- 다른 신규 글로벌 법률을 설명하고 이해할 수 있습니다.
- 주요 리스크 관리 프레임워크와 표준 간의 유사점과 차이점을 설명하고 이해할 수 있습니다.
모듈 5: AI 프로젝트와 시스템의 구현
- AI 프로젝트의 매핑, 계획 및 범위 설정, 개발 중인 AI 시스템의 테스트 및 검증, 배포 후 AI 시스템의 관리 및 모니터링을 설명합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- AI 시스템 계획 단계의 주요 단계를 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI 시스템 설계 단계의 주요 단계를 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI 시스템 개발 단계의 주요 단계를 설명하고 이해할 수 있습니다.
- AI 시스템 구현 단계의 주요 단계를 설명하고 이해할 수 있습니다.
모듈 6: AI 시스템에 적용되는 현행 법률
- AI 사용을 규제하는 현행 법률을 조사하고, 주요 GDPR 교차점을 개략적으로 설명하며, 책임 개혁에 대한 인식을 제공합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- AI 리스크 관리가 다른 운영 리스크 전략과 상호운용될 수 있도록 합니다.
- 회사에 AI 거버넌스 원칙을 통합합니다.
- AI 거버넌스 인프라를 구축합니다.
- AI 프로젝트를 매핑, 계획 및 범위 설정합니다.
- 개발 중인 AI 시스템을 테스트하고 검증합니다.
- 배포 후 AI 시스템을 관리하고 모니터링합니다.
모듈 7: 기존 및 신규 AI 법률과 표준
- 글로벌 AI 관련 법률과, AI 시스템이 책임감 있게 관리될 수 있는 방식을 예시하는 주요 프레임워크와 표준을 설명합니다. 이 모듈이 끝나면 다음과 같은 내용을 수행할 수 있습니다;
- 법률적 문제에 대한 인식을 얻습니다.
- 사용자 우려에 대한 인식을 얻습니다.
- AI 감사 및 책임성 이슈에 대한 인식을 얻습니다.
모듈 8: 지속적인 AI 이슈와 우려 사항
- AI 거버넌스에 관한 현재의 논의와 아이디어, 법률적 문제, 사용자 우려, AI 감사 및 책임성 이슈 등에 대한 인식을 제시합니다.
요약과 다음 단계
요건
이 과정에는 사전 지식이 필요하지 않습니다.
누가 수강해야 하는가?
우리는 신뢰할 수 있는 AI가 나오도록 거버넌스 프로세스를 구축하고 개선해나갈 뿐만 아니라, 윤리적이고 책임감 있는 AI를 만들기 위한 인재들에게 투자해야 합니다. 컴플라이언스, 프라이버시, 보안, 리스크 관리, 법률, HR 및 거버넌스 분야의 전문가들뿐만 아니라 데이터 과학자, AI 프로젝트 관리자, 비즈니스 애널리스트, AI 제품 소유자, 모델 운영 팀 등도 이러한 AI 거버넌스 이슈를 다룰 준비가 되어야 합니다.
AI 거버넌스와 리스크 관리를 개발해야 하는 모든 전문가들, 그리고 IAPP 인공지능 거버넌스 전문가 (AIGP) 자격증을 취득하려는 사람들을 포함합니다.
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