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코스 개요

AI 윤리 개론

  • AI 윤리의 전반적인 내용
  • 윤리적 이슈들의 역사적 배경과 발전 과정
  • 핵심 윤리 원칙 및 프레임워크

물리적 AI를 위한 거버넌스 체계

  • 국제 및 국가별 규제 내용
  • 산업 표준과 모범 사례들
  • AI 개발 과정에서의 기업 거버넌스 방안

물리적 AI의 윤리적 문제점

  • AI 시스템 내 편향과 공정성 문제
  • 개인정보 보호 및 데이터 보안 이슈
  • 책임 소재와 투명성 확보 방안

윤리적 AI 사례 연구

  • 실제로 발생한 윤리적 딜레마 사례들
  • 과거 AI 적용 사례에서 얻은 교훈들
  • 다양한 사례에 대한 토론 및 분석 진행

윤리적 AI 정책 수립 방안

  • 관련 이해관계자 파악 방법
  • 실제 적용 가능한 AI 윤리 정책 작성
  • 윤리 지침의 시행 및 모니터링 절차

미래 동향과 도전 과제

  • 신기술들이 가져올 윤리적 영향들
  • 향후 거버넌스 모델의 방향성
  • 대중 의견과 사회적 영향력의 역할

요약 및 다음 단계 안내

요건

  • AI와 그 활용 분야에 대한 기본적인 이해
  • 기술과 관련된 윤리 및 거버넌스 문제에 관심이 있는 경우

대상자

  • 정책 입안자들
  • AI 윤리 전문가들
  • 기술 분야 리더들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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