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코스 개요

책임감 있는 AI 입문

  • 공정성, 책임성, 투명성의 원칙들
  • 책임감 있는 AI를 위한 규제 동향 (EU AI Act, GDPR 등)
  • 엔터프라이즈 환경에서 Ollama가 수행하는 거버넌스 역할

편향 탐지 및 완화 방법

  • 모델 출력물 내 편향 요소 식별 방법
  • 편향 감소 및 공정성 향상을 위한 전략들
  • 공정성 측정 지표를 활용한 모델 성능 평가 방안

안전한 프롬프트 설계와 AI 정렬 기법

  • 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 프롬프트 작성 요령
  • 위험하거나 유해한 모델 출력물 발생 가능성을 최소화하는 방법
  • 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합한 AI 정렬 기법들

콘텐츠 필터링 및 관리 전략

  • 콘텐츠 필터링 파이프라인 설계 방법
  • 위험 콘텐츠 방지를 위한 안전 장치 구현 방안
  • 사용자 경험과 규제 준수 요구사항 간의 균형점 찾기

거버넌스 워크플로우 구성 방법

  • Ollama 환경에 적합한 거버넌스 프레임워크 정의하기
  • 규제 준수 시스템과의 워크플로우 연동 방안
  • 모델 승인 및 감사 절차 수립 방법

로깅, 추적 가능성 및 감사 체계 구축

  • AI 시스템의 안전한 로그 기록 방식들
  • 모델 의사결정 과정을 추적할 수 있는 방법론
  • 감사 대비 준비 상태 및 보고 체계 마련 방안

사례 연구와 모범 사례 공유

  • 책임감 있는 AI 원칙을 적용한 엔터프라이즈 구축 사례들
  • 실제 거버넌스 실패 사례에서 얻은 교훈들
  • 지속 가능하고 윤리적인 AI 운영 체계 만들기

요약 및 향후 진행 방향 안내

요건

  • AI/머신러닝 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다.
  • 규제 준수 및 거버넌스 관련 개념에 익숙해야 합니다.
  • 엔터프라이즈 IT 환경이나 모델 배포 경험이 있어야 합니다.

대상 수강생

  • AI 윤리 관련 담당자
  • 규제 준수 관리자
  • 법률 및 규제 엔지니어
  • 엔터프라이즈 아키텍트
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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