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Course Outline
AI TRiSM 이해
- AI TRiSM 소개
- AI에서 신뢰와 보안의 중요성
- AI 위험 및 과제 개요
신뢰할 수 있는 AI의 기초
- AI 신뢰성의 원칙
- AI 시스템의 공정성, 신뢰성, 견고성 보장
- AI 윤리 및 거버넌스
AI의 위험 Management
- AI 위험 식별 및 평가
- AI 관련 위험에 대한 완화 전략
- AI 위험 관리 프레임워크
AI의 보안 측면
- AI와 사이버보안
- AI 시스템을 공격으로부터 보호
- 안전한 AI 개발 수명주기
규정 준수 및 Data Protection
- AI 규제 환경
- 데이터 개인 정보 보호법을 준수하는 AI
- AI 시스템의 데이터 암호화 및 보안 저장
AI 모델 Go버넌스
- GoAI의 버넌스 구조
- AI 모델 모니터링 및 감사
- AI의 투명성과 설명 가능성
AI TRiSM 구현
- AI TRiSM 구현 모범 사례
- 사례 연구 및 실제 사례
- AI TRiSM을 위한 도구 및 기술
AI TRiSM의 미래
- AI TRiSM의 새로운 트렌드
- 비즈니스에서 AI의 미래를 준비하다
- AI TRiSM의 지속적인 학습 및 적응
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI의 기본 개념과 활용에 대한 이해
- 데이터 관리 및 IT 보안 원칙에 대한 경험이 있으면 유익합니다.
청중
- IT 전문가 및 관리자
- 데이터 과학자 및 AI 개발자
- Business 지도자 및 정책 입안자
21 Hours