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기간 14 시간
코스 개요
책임 있는 AI 개요
- 공정성, 책임성 및 투명성의 원칙
- 책임 있는 AI에 대한 규제 동인 (EU AI Act, GDPR 등)
- 엔터프라이즈 AI 거버넌스에서 Ollama의 역할
편향 탐지 및 완화
- 모델 출력에서 편향 식별
- 편향 감소 및 공정성 향상 전략
- 공정성 지표를 통한 모델 성능 평가
안전 프롬프팅 및 정합성
- 안전성과 신뢰성을 위한 프롬프트 설계
- 비정상적 또는 유해한 출력의 위험 완화
- 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 정합성 기법
콘텐츠 필터링 및 중재
- 콘텐츠 필터링 파이프라인 설계
- 중재 안전장치 구현
- 사용자 경험과 컴플라이언스 요구사항의 균형 맞추기
거버넌스 워크플로우
- Ollama를 위한 거버넌스 프레임워크 정의
- 컴플라이언스 시스템과의 워크플로우 통합
- 모델 승인 및 감사 절차
로그, 추적 가능성 및 감사 가능성
- AI 시스템을 위한 보안 로그 관리 관행
- 모델 결정의 추적 가능성
- 감사 준비 및 보고 메커니즘
케이스 스터디 및 모범 사례
- 책임 있는 AI 원칙을 적용한 엔터프라이즈 배포
- 실제 거버넌스 실패 사례에서 얻은 교훈
- 지속 가능하고 윤리적인 AI 관행 구축
요약 및 다음 단계
요건
- AI/ML 기초 지식 이해
- 컴플라이언스 및 거버넌스 개념에 대한 익숙함
- 기업 IT 또는 모델 배포 환경 관련 경험
대상 수강생
- AI 윤리 리드
- 컴플라이언스 책임자
- 법무 및 규제 엔지니어
- 엔터프라이즈 아키텍트