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Course Outline
AI TRiSM 이해
- AI TRiSM 소개
- AI에서 신뢰성과 보안의 중요성
- AI 위험 및 도전의 개요
신뢰할 수 있는 AI의 기초
- AI 신뢰성의 원칙
- AI 시스템에서의 공정성, 신뢰성, 그리고 강인성 보장
- AI 윤리와 규제
AI에서의 Risk Management
- AI 위험 식별 및 평가
- AI 관련 위험의 완화 전략
- AI 위험 관리 프레임워크
AI의 보안 측면
- AI와 사이버 보안
- AI 시스템의 공격으로부터 보호
- 안전한 AI 개발 라이프사이클
규정 준수 및 Data Protection
- AI의 규제 환경
- AI의 데이터 개인정보 보호법 준수
- AI 시스템에서의 데이터 암호화 및 안전한 저장
AI 모델 Go 관리
- AI의 Go 관리 구조
- AI 모델 모니터링 및 감사
- AI에서의 투명성과 설명 가능성
AI TRiSM 구현
- AI TRiSM 구현을 위한 최선의 방법
- 사례 연구 및 실제 예시
- AI TRiSM을 위한 도구 및 기술
AI TRiSM의 미래
- AI TRiSM의 떠오르는 동향
- AI의 미래 비즈니스 준비
- AI TRiSM에서의 지속적인 학습 및 적응
요약 및 다음 단계
Requirements
- 인공지능의 기본 개념과 응용에 대한 이해
- 데이터 관리 및 IT 보안 원칙에 대한 경험은 유익합니다
대상
- IT 전문가 및 관리자
- 데이터 과학자 및 AI 개발자
- Business 리더 및 정책 입안자
21 Hours