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코스 개요
Mistral을 활용한 책임감 있는 AI 개론
- 책임감 있는 AI의 기본 원칙
- Mistral의 엔터프라이즈 기능 및 개발 로드맵
- 규제 준수를 위한 글로벌 규정 동향
개인정보 보호 및 데이터 보안
- 데이터 익명화 및 가명 처리 기법
- 저장 및 전송 중 데이터 암호화 방법
- 접근 제어 및 위험 최소화 방안
데이터 거주성 관리 전략
- 지역별 호스팅 옵션 비교
- 온프레미스와 클라우드 배포 간의 차이점
- 하이브리드형 데이터 거주 모델 도입 방안
기업용 제어 기능 및 시스템 연동
- 역할 기반 접근 제어(RBAC)
- 싱글 사인온(SSO) 및 신원 관리 체계
- 기존 기업 IT 인프라와의 통합 방법
감사 가능성 확보와 거버넌스 강화
- 감사 로그 설정 및 모니터링 절차
- AI 시스템 운영을 위한 거버넌스 가이드라인
- 사고 대응 및 문제 확산 방지 체계
벤더 선택과 다양한 배포 모델 검토
- Mistral 자체 호스팅 방식과 관리형 서비스 간 비교
- 각 벤더별 규제 준수 보장 수준 평가 기법
- 비용, 성능 및 규정 요구사항 간의 최적 균형점 탐색
실제 사례 분석과 미래 전망
- 규제가 엄격한 산업군 내 활용 예시들
- 새롭게 제정되거나 강화되는 법규 및 규제 동향
- 변화하는 기업 AI 표준에 대응하기 위한 준비 방안
요약 및 향후 실행 계획 수립
요건
- 기업용 IT 시스템에 대한 기본적인 이해
- 데이터 거버넌스 및 규제 준수 체계와 관련된 경험
- 보안 및 개인정보 보호 관련 법규에 대한 기초 지식
대상 참가자
- 규제 준수 관리자
- 보안 아키텍트
- 법무 및 운영 부서 관계자들
14 시간
