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

Number of participants


Price per participant

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