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코스 개요
책임 있는 AI와 윤리 소개
- 책임 있는 AI와 AI 윤리의 정의
- AI 응용 프로그램에서 윤리적 고려의 중요성
- 핵심 원리: 공정성, 책임성, 투명성
AI의 편향 및 완화 전략
- AI 모델과 데이터에서의 편향 이해
- 편향의 유형과 AI 결과에 미치는 영향
- 편향 완화 기술: 전처리, 중처리, 후처리
AI의 윤리 감사 및 책임
- AI 감사 프레임워크와 도구의 소개
- 공정성과 투명성을 평가하기 위한 감사 실시
- AI 시스템에서 책임성 조치 구현
윤리적 프레임워크와 준수 탐구
- EU AI Act 및 IEEE 표준과 같은 윤리적 프레임워크 개요
- AI 시스템에서의 법적 및 규제 준수
- 책임 있는 AI 규제와 산업 표준에 대한 사례 연구
AI의 투명성과 설명 가능성 구축
- 설명 가능한 AI 기술 소개
- 더 많은 투명성을 위해 해석 가능한 모델 구축
- 모델 설명 가능성과 결정 추적성을 위한 도구 사용
AI의 Go 및 Risk Management
- 책임 있는 AI를 위한 거버넌스 프레임워크 개발
- AI 배포에서의 위험 관리 및 윤리적 고려
- 이해관계자 참여 및 감독 전략
윤리적 AI의 미래 방향
- AI 윤리에서의 새로운 동향과 도전 과제
- 미래 AI 기술에 대한 거버넌스 프레임워크 조정
- 조직 내 윤리적 AI 문화 조장
요약 및 다음 단계
요건
- 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
- 데이터 프라이버시 및 준수 표준에 대한 이해
대상
- 윤리적 AI 개발에 관심 있는 데이터 과학자 및 AI 전문가
- AI 규제를 감독하는 준수 담당자 및 법무 전문가
- Business 리더 및 AI 전략 및 관리에 관여한 의사 결정자
14 시간