모델 생성부터 감독까지, 추적 가능성의 단계를 올바른 순서로 배치하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
AI 거버넌스가 무엇인지, 윤리나 리스크 관리와 어떻게 다른지, 그리고 책임 있는 AI를 위해 왜 필수적인지 살펴봅니다. 거버넌스 시스템의 핵심 구성 요소, 팀 간 역할과 책임, 그리고 AI 수명 주기 전반에 책임성과 감독을 내재화하는 방법을 배웁니다.
EU AI Act와 미국 행정명령을 포함한 전 세계 AI 규제를 깊이 있게 다루고, 고위험 시스템을 식별하고 관리하는 방법을 학습합니다. 적합성 평가, 모델 문서화, 영향 평가와 같은 핵심 거버넌스 활동을 살펴보고, 자율 규제와 추적 가능성이 컴플라이언스, 신뢰, 장기적 책임성을 어떻게 뒷받침하는지 이해합니다.
현재 연습
현실 환경에서 AI 거버넌스를 설계하고, 내재화하며, 확장하는 방법을 배웁니다. 이 장에서는 이해관계자 정렬, MLOps를 통한 워크플로 통합, 라이트웨이트 vs. 헤비웨이트 거버넌스 모델, 확장을 위한 자동화, 그리고 KPI 기반 모니터링 전략을 통해 AI 시스템 전반의 지속적 개선과 책임성을 이끄는 방법을 다룹니다.
