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코스 개요

AI에서의 윤리학 소개

  • AI에서 윤리학의 중요성 이해
  • 역사적 배경과 현재의 윤리적 논쟁
  • AI 배포를 위한 핵심 윤리 원칙

LLM과 관련된 윤리적 도전 과제

  • 프라이버시 우려 및 데이터 보호
  • LLM의 투명성, 책임성 및 편향
  • LLM이 고용과 사회에 미치는 영향

LLM에 윤리적 프레임워크 적용

  • AI에서의 윤리적 의사결정을 위한 프레임워크
  • 사례 연구: LLM 배포에서의 윤리적 딜레마
  • 윤리적 LLM 사용을 위한 가이드라인 개발

윤리적 LLM 배포 전략

  • 책임감 있는 AI 개발을 위한 모범 사례
  • 이해 관계자와 다양한 관점과의 협력
  • 조직 내에서 윤리적 AI 문화 조성

실습 랩: LLM 사례 연구의 윤리적 분석

  • LLM을 포함한 실제 상황 분석
  • 윤리적 함의 평가 및 대응 방안 수립
  • 소견 및 권장 사항 발표

요약 및 향후 계획

요건

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 윤리적 의사결정 프레임워크에 대한 경험
  • LLM 및 그 사회impact에 대한 친숙함

대상

  • AI 전문가 및 윤리학자
  • 데이터 과학자 및 엔지니어
  • AI 거버넌스의 정책 입안자 및 이해 관계자
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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