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기간 7 시간
코스 개요
책임 있는 AI의 기초
- 책임 있는 AI란 무엇이며 왜 소프트웨어 개발에서 중요한가
- 원칙: 공정성, 책임성, 투명성, 프라이버시
- 코드베이스에서의 윤리적 실패 및 AI 오용 사례
AI 생성 코드의 편향과 공정성
- LLM이 학습 데이터를 통해 편향을 강화하는 방법
- AI 환각(hallucination) 및 대규모 오류 도입의 위험
라이선싱, 출처 표기 및 IP 고려 사항
- 오픈소스 라이선스 이해 (MIT, GPL, Copyleft)
- LLM 생성 출력물에 출처 표기가 필요한가?
- AI 지원 코드의 서드파티 라이선스 문제 감사
AI 지원 개발의 보안 및 규정 준수
- 코드 안전성 확보 및 LLM의 취약한 패턴 회피
- 내부 보안 가이드라인 및 산업 규정 준수
- AI 지원 의사결정에 대한 감사 가능한 문서화
개발 팀을 위한 정책 및 거버넌스
- 소프트웨어 팀을 위한 내부 AI 사용 정책 수립
- 허용 가능한 사용 및 경고 신호(리드 플래그) 정의
- 도구 선정 및 AI 어시스턴트의 책임 있는 온보딩
AI 출력물 평가 및 감사
- 생성된 콘텐츠의 신뢰성 평가에 대한 체크리스트 활용
- AI 생성 코드의 수동 및 자동화된 검토 수행
- 동료 검토 및 승인 프로세스의 모범 사례
요약 및 다음 단계
요건
- 소프트웨어 개발 워크플로우에 대한 기본적인 이해
- Agile, DevOps 또는 일반적인 소프트웨어 프로젝트 실무에 대한 친숙함
대상 청중
- 컴플라이언스 팀
- 개발자
- 소프트웨어 프로젝트 매니저
회원 평가 (1)
저는 파이썬의 스트림릿 라이브러리에 대한 지식을 얻었으며, 확실하게 제 팀에서 R 셔니로 만든 애플리케이션들을 개선하기 위해 이를 활용해볼 것입니다.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
코스 - GitHub Copilot for Developers
기계 번역됨