코스 개요

기초: EU AI Act를 위한 기술 팀

  • 개발자와 운영자에게 관련된 의무 및 용어
  • Article 4에 따른 금지된 관행의 기술적 이해
  • 법적 요구 사항을 엔지니어링 제어로 매핑하기

안전하고 준수하는 개발 라이프사이클

  • AI 프로젝트의 저장소 구조 및 정책-코드화
  • 위험한 패턴에 대한 코드 검토와 자동 정적 검사
  • 모델 구성 요소의 의존성 및 공급망 관리

준수를 위한 CI/CD 파이프라인 설계

  • 파이프라인 단계: 빌드, 테스트, 검증, 패키징, 배포
  • 거버넌스 게이트 및 자동화된 정책 검사 통합
  • 아티팩트 불변성 및 프로베니언스 추적

모델 테스트, 검증 및 안전성 검사

  • 데이터 검증 및 편향 탐지 테스트
  • 성능, 견고성, 대립적 강건성 테스트
  • 자동화된 승인 기준 및 테스트 보고서

모델 레지스트리, 버전 관리 및 프로베니언스

  • MLflow 또는 동등한 도구를 사용한 모델 라인지와 메타데이터 관리
  • 재현성을 위한 모델 및 데이터셋 버전 관리
  • 프로베니언스 기록 및 감사용 아티팩트 생성

런타임 제어, 모니터링 및 가시성

  • 입력, 출력, 결정에 대한 로깅을 위한 인스트루멘테이션
  • 모델 드리프트, 데이터 드리프트, 성능 지표 모니터링
  • 경고, 자동 롤백, 캔나리 배포

보안, 액세스 제어 및 데이터 보호

  • 모델 학습 및 서비스 환경을 위한 최소 권한 IAM
  • 정적 및 전송 중인 훈련 및 추론 데이터 보호
  • 비밀 관리 및 안전한 구성 프랙티스

감사 가능성 및 증거 수집

  • 기계 판독 가능한 로그와 인간 판독 가능한 요약 생성
  • 적합성 평가 및 감사용 증거 패키징
  • 준수 아티팩트의 보존 정책 및 안전한 저장소

사고 대응, 보고서 작성 및 수정

  • 의심되는 금지된 관행이나 안전 사고 검출
  • 콘테이너화, 롤백, 완화를 위한 기술적 절차
  • 거버넌스 및 규제 당국을 위한 기술 보고서 작성

요약 및 다음 단계

요건

  • 소프트웨어 개발 및 배포 워크플로의 이해
  • 컨테이너화와 기본 Kubernetes 개념에 대한 경험
  • Git 기반 소스 제어 및 CI/CD 프랙티스에 대한 익숙함

대상자

  • AI 구성 요소를 구축하거나 유지 관리하는 개발자
  • 배포를 책임지는 DevOps 및 플랫폼 엔지니어
  • 인프라 및 런타임 환경을 관리하는 관리자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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