AI Risk Management and Security in the Public Sector 교육 과정

이 강사는 지도하는 실시간 교육과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중간 수준의 기업 리더를 대상으로 하며, EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 및 미국 AI에 대한 행정 명령과 같은 새로운 글로벌 프레임워크에 부합하면서 AI 시스템을 책임감 있게 관리하고 보안 유지하는 방법을 이해하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육과정을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 부서 전체에서 AI를 사용하는 법적, 윤리적, 규제상의 위험을 이해합니다.
• 주요 AI 관리 프레임워크(EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001)를 해석하고 적용합니다.
• 기업 AI 배포를 위한 보안, 감사 및 감독 정책을 설정합니다.
• 타사 및 내부 AI 시스템의 조달 및 사용 지침을 개발합니다.

인공지능 정책 및 규제 영역은 정부가 인공지능 시스템을 개발, 채택, 감독하는 방식을 직접적으로 영향을 미치는 빠르게 변화하는 분야입니다. 이 강의는 인공지능 기술을 제한적으로 접해본 공공 부문 법무 및 준수 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 책임 있는 인공지능 배포를 위한 규제 발전, 윤리적 프레임워크, 정책 고려 사항을 이해하고자 합니다. 이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• EU AI Act와 GDPR과 같은 인공지능 관련 규제의 주요 구성 요소를 해석합니다.
• 캐나다, 미국, OECD 등 국가 및 국제 정책 개발을 평가합니다.
• 인공지능 구매 및 사용의 법적 및 윤리적 위험을 평가합니다.
• 인공지능의 통치, 감독 및 부처 간 조정을 촉진합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 법적 사례 분석.
• 규제 비교 및 정책 매핑 연습.
• 시나리오 기반 그룹 토론.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 조정하세요.

Artificial Intelligence (AI)은 세금, 의료, 이민, 사회 프로그램을 포함한 공공 서비스 제공의 효율성, 접근성 및 응답성을 개선하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 강사는 AI 경험이 제한적인 공공 서비스 제공 전문가들이 현장 정부 서비스에 AI를 통합하는 실제 응용 프로그램, 자동화 전략 및 계획 고려 사항을 탐구하고자 하는 사람들을 대상으로 하는 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI가 공공 서비스 운영을 개선할 수 있는 부서 내 영역을 식별합니다.
• 자동화 도구 및 AI 기반 결정 지원 시스템을 이해합니다.
• 예측, 언어 접근성 및 시민 지원에 대한 사용 사례를 탐구합니다.
• AI 기반 서비스에서 윤리적, 운영 및 시민 신뢰 요인을 평가합니다.

과정 형식

• 실제 예시를 포함한 상호작용 강의.
• 공공 부문 사용 사례 워크스루 및 그룹 논의.
• 참가자의 부서에 맞춘 전략 계획 연습.

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 조정해 주시기 바랍니다.

AI 도구인 ChatGPT, Copilot, 그리고 Gemini는 콘텐츠 작성을 도와주고, 회의 일정을 잡으며, 이메일에 응답하고, 반복적인 작업을 자동화함으로써 행정 업무를 변화시키고 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝은 AI에 대한 경험이 거의 없거나 없는 공공 부문 행정 전문가가 AI 보조자와 자동화 도구를 통해 일상 생산성을 개선하려는 사람들에게 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 도구가 일반적인 행정 업무를 돕는 방법을 이해합니다.
• ChatGPT, Copilot, 그리고 Gemini를 사용하여 이메일, 요약, 문서를 생성합니다.
• AI 도구를 캘린더, 작업 목록, 사무용 소프트웨어와 통합합니다.
• 프롬프트 작성 및 결과 해석에 대한 모범 사례를 적용합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의와 안내 데모.
• 실제 행정 업무를 위한 실습.
• 참가자의 일상 작업에 가장 관련이 있는 도구를 사용하는 맞춤형 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 문의하여 안내해 주십시오.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 라이브 교육과정으로, 중간 수준에서 고급 수준의 AI 개발자, 아키텍트, 제품 관리자가 LLM 기반 애플리케이션과 관련된 위험, 예를 들어 프롬프트 주입, 데이터 유출, 필터링되지 않은 출력을 식별하고 완화할 수 있도록 설계되었습니다. 입력 유효성 검사, 인간 개입, 출력 보호 대책을 포함하여 보안 대책을 통합합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LLM 기반 시스템의 핵심 취약점을 이해합니다.
• LLM 앱 아키텍처에 안전한 디자인 원칙을 적용합니다.
• Guardrails AI와 LangChain와 같은 도구를 검증, 필터링, 안전성 유지에 사용합니다.
• 샌드박싱, 레드 팀링, 인간 개입 검토와 같은 기법을 생산 수준 파이프라인에 통합합니다.

ChatGPT는 정부 전문가들이 작성, 조사, 요약, 작업 자동화 등에서 지원할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트입니다. 이 강의는 AI 도구를 사용한 경험이 제한적 또는 없으며, ChatGPT를 효과적으로 정부 관련 소통, 분석, 행정 생산성에 활용하고자 하는 공공 부서 직원들을 대상으로 합니다. 이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ChatGPT를 활용하여 정부 이메일, 메모, 보고서를 작성하고 수정할 수 있습니다.
• 정책 문서, 공공 의견, 연구 결과 등을 정확하게 요약할 수 있습니다.
• 일상적인 행정 및 분석 작업에 효과적인 프롬프트를 설계할 수 있습니다.
• 공공 부서에서 AI를 사용할 때 기본적인 개인정보 보호와 준수 원칙을 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실제 정부 사례 중심의 유스케이스
• 실습 및 프롬프트 작성 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 본 부서의 특정 워크플로우 또는 정책 우선순위에 맞게 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락을 주시기 바랍니다.

Microsoft 365 Copilot는 친숙한 Microsoft 도구에 내장된 AI 기반 보조 도구로, 콘텐츠 생성을 강화하고 반복 작업을 자동화하며, 지능적인 통찰력을 제공합니다.

이 인스트럭터 리드 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AI 도구를 사용한 경험이 제한적이거나 전혀 없는 공공 부문 직원들을 대상으로 하며, Microsoft 365 Copilot를 사용하여 의사소통을 강화하고 문서 작업을 간소화하며, 데이터와 회의에서 통찰력을 더 효율적으로 추출하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다:

• Word, Excel, Outlook에서 Copilot을 사용하여 초안을 작성하고 분석하며 의사소통을 개선합니다.
• Microsoft 365 앱 전체에서 반복적인 문서화 및 요약 작업을 자동화합니다.
• 회의 메모, 스프레드시트 및 작성된 보고서에서 통찰력을 생성합니다.
• 공공 부문 컨텍스트에서 Copilot의 책임 있는 사용 지침을 따릅니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 샘플 정부 시나리오에서 Microsoft 365 Copilot의 실습 사용.
• 의사소통, 보고 및 회의 생산성을 중점으로 한 안내된 연습.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 부서의 워크플로우 또는 내부 도구에 맞춰 조정하려면 연락하여 조치하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 기반 거버넌스와 정책 혁신을 위해 DeepSeek을 활용하고자 하는 고급 정부 전문가와 정책 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek AI를 정책 분석 및 전략적 의사결정에 활용합니다.
• 정부 보고서를 자동화하고 데이터 투명성을 개선합니다.
• 공공 부문 혁신을 위해 AI 기반 통찰력을 적용하세요.
• AI 기반 솔루션을 통해 시민 참여를 강화하세요.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 초급 / 중급 / 고급 ___이 ___을 사용하여 ___하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• ___을 설치하고 구성합니다.
• ___.
• ___.
• ___.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 제공하는 이 강사는 AI 보안 개념, 위협 벡터 및 NIST AI RMF 및 ISO/IEC 42001과 같은 글로벌 프레임워크를 이해하고자 하는 초급 수준의 IT 보안, 위험 관리 및 준수 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 시스템이 도입하는 고유한 보안 위험을 이해합니다.
• 적대적 공격, 데이터 오염 및 모델 역전과 같은 위협 벡터를 식별합니다.
• NIST AI Risk Management 프레임워크와 같은 기본 통치 모델을 적용합니다.
• AI 사용을 신흥 표준, 준수 지침 및 윤리 원칙과 일치시킵니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 이 강의는 민감 데이터 환경에서의 동기 및 위험 기술의 개요 기술 및 규제 고려 사항 (예: GDPR, HIPAA) Federated Learning 연방 학습의 개념 및 아키텍처 클라이언트-서버 동기화 및 집계 PySyft 및 Flower를 사용하여 구현 차등 프라이버시 차등 프라이버시의 수학 DP를 데이터 쿼리와 모델 학습에 적용 Opacus 및 TensorFlow 프라이버시 사용 다중 당사자 계산(SMPC) SMPC 프로토콜 및 사용 사례 암호화 기반 vs. 비밀 공유 접근 방식 CrypTen 또는 PySyft를 사용하여 안전 계산 워크플로우 동형 암호화 완전 동형 암호화 vs. 부분 동형 암호화 민감 작업에 대한 암호화 추론 TenSEAL 및 Microsoft SEAL과 함께 실습 응용 프로그램 및 산업 사례 연구 의료에서의 프라이버시: 의료 AI를 위한 연방 학습 금융에서의 안전 협업: 위험 모델 및 규정 준수 방위 및 정부 사례 요약 및 다음 단계 Machine Learning 프라이버시 보호는 민감 데이터를 보호하면서도 분산형 또는 제한된 환경에서 고급 AI 기능을 가능하게 하는 분야입니다. 이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 이 강의는 민감 데이터 환경에서의 동기 및 위험 기술의 개요 기술 및 규제 고려 사항 (예: GDPR, HIPAA) Federated Learning 연방 학습의 개념 및 아키텍처 클라이언트-서버 동기화 및 집계 PySyft 및 Flower를 사용하여 구현 차등 프라이버시 차등 프라이버시의 수학 DP를 데이터 쿼리와 모델 학습에 적용 Opacus 및 TensorFlow 프라이버시 사용 다중 당사자 계산(SMPC) SMPC 프로토콜 및 사용 사례 암호화 기반 vs. 비밀 공유 접근 방식 CrypTen 또는 PySyft를 사용하여 안전 계산 워크플로우 동형 암호화 완전 동형 암호화 vs. 부분 동형 암호화 민감 작업에 대한 암호화 추론 TenSEAL 및 Microsoft SEAL과 함께 실습 응용 프로그램 및 산업 사례 연구 의료에서의 프라이버시: 의료 AI를 위한 연방 학습 금융에서의 안전 협업: 위험 모델 및 규정 준수 방위 및 정부 사례 요약 및 다음 단계 강의 형식 상호작용 강의 및 토론. 수많은 연습 및 실습. 실제 실험실 환경에서 직접 구현. 강의 맞춤화 옵션 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 문의하십시오. 기계 학습 원칙에 대한 이해 Python 및 ML 라이브러리 (예: PyTorch, TensorFlow) 경험 데이터 프라이버시 또는 사이버 보안 개념에 익숙함이 도움이 됩니다. 강의 대상 AI 연구자 데이터 보호 및 프라이버시 준수 팀 규제 산업에서 근무하는 보안 엔지니어 이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 이 강의는 민감 데이터 환경에서의 동기 및 위험 기술의 개요 기술 및 규제 고려 사항 (예: GDPR, HIPAA) Federated Learning 연방 학습의 개념 및 아키텍처 클라이언트-서버 동기화 및 집계 PySyft 및 Flower를 사용하여 구현 차등 프라이버시 차등 프라이버시의 수학 DP를 데이터 쿼리와 모델 학습에 적용 Opacus 및 TensorFlow 프라이버시 사용 다중 당사자 계산(SMPC) SMPC 프로토콜 및 사용 사례 암호화 기반 vs. 비밀 공유 접근 방식 CrypTen 또는 PySyft를 사용하여 안전 계산 워크플로우 동형 암호화 완전 동형 암호화 vs. 부분 동형 암호화 민감 작업에 대한 암호화 추론 TenSEAL 및 Microsoft SEAL과 함께 실습 응용 프로그램 및 산업 사례 연구 의료에서의 프라이버시: 의료 AI를 위한 연방 학습 금융에서의 안전 협업: 위험 모델 및 규정 준수 방위 및 정부 사례 요약 및 다음 단계

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 제공되는 이 강의는 AI 시스템에 대한 공격을 시뮬레이션하고, 취약점을 발견하며, 배포된 AI 모델의 견고성을 강화하고자 하는 고급 보안 전문가와 머신러닝 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 머신러닝 모델에 대한 실제 위협을 시뮬레이션합니다.
• 모델의 견고성을 테스트하기 위해 적대적 예시를 생성합니다.
• AI API 및 파이프라인의 공격 표면을 평가합니다.
• AI 배포 환경에 대한 레드 팀 전략을 설계합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장(온사이트)에서 직접 진행되는, 중간 수준의 엔지니어와 보안 전문가를 대상으로 하는 라이브 교육과정입니다. 이들은 변경, 데이터 유출, 적대적 입력 및 물리적 공격과 같은 위협으로부터 엣지에 배포된 AI 모델을 보호하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI 배포에서 보안 위험을 식별하고 평가합니다.
• 변경 저항 및 암호화 추론 기법을 적용합니다.
• 엣지에 배포된 모델을 강화하고 데이터 파이프라인을 보호합니다.
• 내장 및 제한된 시스템에 특화된 위협 완화 전략을 구현합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 라이브 교육으로, 중간 수준의 머신러닝 및 사이버 보안 전문가들이 개념적 프레임워크와 로버스트 트레이닝 및 차등 프라이버시와 같은 실습 방어 기법을 사용하여 AI 모델에 대한 새로운 위협을 이해하고 완화하는 방법을 배울 수 있도록 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 적대적 공격, 역추적, 그리고 오염과 같은 AI 특화 위협을 식별하고 분류할 수 있습니다.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART)와 같은 도구를 사용하여 공격을 시뮬레이션하고 모델을 테스트할 수 있습니다.
• 적대적 트레이닝, 노이즈 주입, 그리고 프라이버시 보존 기법과 같은 실용적인 방어 기법을 적용할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 위협 인식 모델 평가 전략을 설계할 수 있습니다.