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코스 개요

주권형 AI의 기초

  • 규제 대상 조직에서 주권형 AI의 의미
  • 비즈니스, 법률 및 운영상의 동인
  • 핵심 통제 영역: 데이터, 모델, 인프라 및 운영

규제 요건 및 리스크 매핑

  • 데이터 거주지, 개인정보 보호 및 부문별 의무
  • 민감한 데이터를 AI 사용 사례에 매핑
  • 국경 간 이동, 로깅 및 제3자 노출 리스크 식별

데이터, 프롬프트 및 로깅 거버넌스

  • 프롬프트 거버넌스 및 허용 가능한 사용 범위
  • 프롬프트, 응답 및 메타데이터에 대한 로깅 정책
  • 보관, 삭제, 마스킹 및 접근 통제 실무
  • 실습: 거버넌스 공백을 파악하기 위한 AI 데이터 흐름 검토

모델 호스팅 및 추론 환경 옵션

  • 공개 API, 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 배포 선택 사항
  • 모델 실행 위치를 결정하는 요소
  • 통제, 보안, 비용 및 운영 소유권 간의 절충안

벤더 의존성 및 이식성

  • 모델, 도구 및 플랫폼에서 발생하는 일반적인 종속성 패턴
  • 모듈형 아키텍처, 개방형 인터페이스 및 명확한 계약을 통한 이식성 확보
  • 실습: 주권 기준에 따른 벤더 평가

거버넌스 모델 및 실행 계획

  • IT, 보안, 법률 및 준법 부서 간 역할과 책임
  • 사용 사례, 모델 및 운영 변경에 대한 승인 워크플로우
  • 감사 가능성, 모니터링 및 사고 대응에 대한 기대치
  • 실용적인 주권형 AI 로드맵 및 다음 단계 수립

요건

  • AI 개념, 데이터 거버넌스 및 준법 요건에 대한 기본 이해
  • 기업 기술, 클라우드, 보안 또는 위험 의사결정에 대한 familiarity
  • 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다

대상 고객

  • IT 리더, 기업 아키텍트 및 플랫폼 관리자
  • 위험, 준법, 법률 및 데이터 거버넌스 전문가
  • 규제 환경 내 AI 도입을 담당하는 보안 팀 및 비즈니스 리더
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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