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코스 개요

기초: 기술 담당자를 위한 EU AI 법규 개요

  • 개발자 및 운영진이 알아야 할 관련 의무 사항과 용어 설명
  • 제4조에서 금지하는 행위들을 기술적 관점에서 명확히 이해하기
  • 법적 요건들을 엔지니어링 통제 수단으로 어떻게 연결할 수 있는지 파악

안전하고 규정 준수적인 개발 프로세스 구축

  • AI 프로젝트에 적합한 리포지토리 구조 및 정책 코드화 방안
  • 위험한 패턴을 사전에 식별하기 위한 코드 리뷰와 자동화된 정적 점검 절차
  • 모델 관련 구성 요소의 종속성 및 공급망 관리 방법

규정 준수 중심의 CI/CD 파이프라인 설계법

  • 빌드, 테스트, 검증, 패키징 및 배포 단계로 구성된 파이프라인 구조
  • 거버넌스 게이트와 자동화된 정책 점검을 어떻게 통합할지 이해
  • 아티팩트의 불변성 유지 및 이력 추적 관리 기법

모델 검증, 테스트 및 안전성 확보 방법

  • 데이터 유효성 점검과 편향 탐지 실험 수행
  • 성능 안정성, 강건성 및 적대적 공격에 대한 저항력 테스트
  • 자동화된 검증 기준 정의와 테스트 결과 보고서 작성법

모델 등록, 버전 관리 및 이력 추적 체계 구축

  • MLflow 또는 유사한 툴을 활용해 모델 계보와 메타데이터 관리 방법
  • 재현성 보장을 위해 모델 및 데이터셋의 버전 통제 기법
  • 감사 과정에서 요구되는 이력 기록 생성 및 관련 자료 준비 절차

런타임 제어, 모니터링 및 관찰 가능성 구현

  • 입출력 데이터와 의사결정 결과를 기록하는 로깅 도구 활용법
  • 모델 변화, 데이터 변화 추세 및 성능 지표를 감시하는 체계 구축
  • 알림 기능 설정, 자동 복구 조치 및 점진적 배포 기법 적용

보안 관리, 접근 제어 및 데이터 보호 방안

  • 모델 학습 및 서비스 제공 환경에서 최소 권한 원칙을 적용한 IAM 설정법
  • 저장 중이거나 전송 중인 데이터를 안전하게 보호하는 방법
  • 기밀 정보 관리 및 보안성 높은 환경 구성 절차 안내

감사 가능성 확보와 규정 준수 증거 수집 전략

  • 컴퓨터가 읽을 수 있는 로그와 사람이 이해하기 쉬운 요약 자료 작성법
  • 적합성 평가 및 감사 준비 과정에 필요한 증거물 패키징 방식
  • 규정 준수 관련 아티팩트의 장기 보존 정책과 안전한 저장소 관리법

사고 대응, 보고 및 교정 조치 절차

  • 금지된 행위로 의심되는 상황이나 안전상의 위협을 어떻게 탐지할지 이해
  • 문제 확산 방지, 환경 복구 및 잠재적 위험 제거를 위한 기술적 수단
  • 내부 거버넌스 조직 및 규제 기관에 보고할 기술 문서 작성 요령

마무리 및 향후 활동 방향 안내

요건

  • 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스에 대한 기본적인 이해
  • 컨테이너화 기술 및 쿠버네티스의 기초 개념에 대한 경험
  • Git 기반 소스 제어 체계와 CI/CD 활동에 대한 숙지도

대상자

  • AI 관련 모듈을 개발하거나 유지보수하는 개발자들
  • 배포 업무를 담당하는 DevOps 및 플랫폼 엔지니어
  • 인프라 및 런타임 환경 관리를 맡고 있는 관리자들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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