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코스 개요
인공지능과 머신러닝 이해
- 인공지능이 무엇인지, 어떻게 정의되는지
- 머신러닝이 인공지능의 부분 집합인 이유
- AI 유형: 약한 AI, 강한 AI, 생성 AI, 지도 학습, 비지도 학습
조직 전체에서의 AI 활용
- 비즈니스 기능에서 현재 AI/ML의 위치
- 자동화, 의사결정 지원, 고객 서비스, 분석
- HR, 재무, 운영, 준법감시에서의 활용 사례
일반적인 관리 과제
- 데이터 보호 원칙과의 충돌
- 자동화된 의사결정에서의 합법성, 공정성, 투명성
- 정확성, 데이터 최소화, 저장 제한
정보 및 데이터 관리 기초
- AI 환경에서의 정보 및 기록 관리
- 메타데이터와 감사 추적의 중요성
- 훈련 데이터셋의 데이터 품질과 무결성 유지
정보 관리 과제 접근 방법
- AI/ML 파이프라인을 위한 관리 제어 설계
- 인간의 감독과 설명 가능성
- 다기능 관리 팀 구축
AI/ML을 위한 DPIA 수행
- DPIA의 법적 요구사항과 목적
- 제안된 AI/ML 구현을 평가하는 단계
- 위험 평가, 완화, 정당화 문서화
관리 프레임워크와 위험 관리
- AI 전용 관리 프레임워크 개요
- ISO, NIST, ICO, OECD 접근법
- 위험 목록과 정책 문서화
문화, 통합, 관련 프레임워크
- 책임 있는 AI 사용 문화 구축
- AI 관리를 사이버보안, 윤리, ESG 정책과 연계
- 지속적인 개선과 모니터링
요약 및 다음 단계
요건
- 조직의 정보 관리 정책에 대한 이해
- 데이터 보호 또는 개인 정보 보호 규정에 대한 이해
- AI 또는 머신러닝 개념에 대한 일정한 노출이 도움이 됩니다.
대상자
- 정보 관리 전문가
- 데이터 보호 책임자 및 준법감시 관리자
- 디지털 전환 또는 IT 관리 리더
7 시간