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Course Outline
책임 있는 AI 소개
- 공정성, 책무성, 투명성의 원칙
- 책임 있는 AI에 대한 규제 요인(EU AI Act, GDPR 등)
- 기업 AI 거버넌스에서의 Ollama의 역할
편향 탐지 및 완화
- 모델 출력에서 편향 식별
- 편향 감소 및 공정성 향상을 위한 전략
- 공정성 지표를 사용한 모델 성능 평가
안전한 프롬프트 및 정렬
- 안전하고 신뢰할 수 있는 프롬프트 설계
- 위험한 또는 해로운 출력의 위험 완화
- 기업 애플리케이션을 위한 정렬 기법
콘텐츠 필터링 및 조정
- 콘텐츠 필터링 파이프라인 설계
- 조정 보안 구현
- 사용자 경험과 준수 요구 사항의 균형
거버넌스 워크플로우
- Ollama를 위한 거버넌스 프레임워크 정의
- 준수 시스템과의 워크플로우 통합
- 모델 승인 및 감사 절차
로깅, 추적 가능성 및 감사 가능성
- AI 시스템을 위한 안전한 로깅 실천
- 모델 결정의 추적 가능성
- 감사 준비 및 보고 메커니즘
사례 연구 및 최선 실습
- 책임 있는 AI 원칙을 적용한 기업 배포
- 실제 세계 거버넌스 실패에서 배운 교훈
- 지속 가능한 및 윤리적인 AI 실천
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI/ML 기본 원리 이해
- 준수 및 관리 개념에 대한 익숙함
- 기업 IT 또는 모델 배포 환경 경험
대상
- AI 윤리 담당자
- 준수 담당자
- 법률 및 규제 엔지니어
- 기업 아키텍트
14 Hours