Course Outline

AI 소개

  • 정의 및 핵심 개념
  • AI의 진화와 유형
  • 비즈니스와 IT에서의 AI

IT 감사 개요

  • IT 감사의 목적 및 범위
  • IT 감사의 핵심 개념: Go거버넌스, 위험 및 규정 준수
  • 기존 IT 감사 대 AI 강화 IT 감사

IT 감사 분야의 AI 기술

  • 머신러닝
  • 자연어 처리(NLP)
  • 로봇 프로세스 자동화(RPA)
  • 데이터 분석

데이터 수집 및 분석

  • IT 감사의 데이터 소스
  • 데이터 분석을 위한 AI 활용
  • IT 감사에서의 예측 분석

AI 기반 위험 평가

  • AI를 활용한 위험 식별 및 평가
  • 위험 평가 자동화
  • 지속적인 모니터링 및 감사를 위한 AI 도구

IT 감사 프로세스에 AI 구현

  • AI 기반 감사 계획
  • AI를 활용한 감사 절차 자동화
  • 실시간 감사 보고 및 AI 대시보드

윤리적 고려 사항 및 과제

  • AI 편향과 공정성
  • AI 감사에서의 데이터 프라이버시 및 보안
  • 법률 및 규제 의미

사이버 보안 감사의 AI

  • 보안 사고 감지 및 대응을 위한 AI
  • AI 기반 사이버 보안 시스템 감사

AI Go거버넌스와 IT 감사

  • IT 거버넌스 프레임워크의 AI
  • AI 거버넌스에서 IT 감사원의 역할

AI and IT Auditing의 미래 동향

  • IT 감사에 영향을 미치는 새로운 AI 기술
  • IT 감사에서 AI의 미래를 준비하다

요약 및 다음 단계

Requirements

  • IT 감사 개념에 대한 기본 지식
  • 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석에 대한 기본 이해

청중

  • IT 감사원
  • AI 및 데이터 분석가
 14 Hours

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