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학습목표
발전하는 기술의 이면에는 윤리적 문제가 존재하므로, 위험을 줄이고 윤리적 폐해를 예방할 수 있는 방안을 모색
학습내용
인공지능 개발과 응용에 필요한 전반적인 기술을 정리
정보 보안 관리와 윤리적 문제를 인식
도입에 따른 기술적 준비
Data Infrastructure
데이터 수집, 저장, 처리를 위한 시스템 구축
높은 품질의 데이터 확보, Data Governance 정책 수립
컴퓨터 시스템 자원
필요한 컴퓨팅 파워와 스토리지 용량 확보
Cloud Service, On-Premise 자원 적절히 활용
알고리즘과 모델링
비즈니스 목표에 맞는 알고리즘 선택
모델 훈련, 검증, 테스트를 위한 프로세스 설정
보안 및 개인정보 보호
데이터 보안 프로토콜, 개인정보보호 정책 적용
AI 시스템의 보안 취약점 평가 및 대응 전략 수립
전문가 팀 구성 및 역량 강화
AI 프로젝트를 이끌 전문 인력 확보
기존 직원 대상 AI 관련 교육 및 훈련 프로그램 준비
교육 및 개발, Teamwork
AI 관련 지식과 기술 교육 프로그램 운영
지속적인 학습과 개발을 장려하는 문화 조성
효과적인 협업 유도 및 부서·직급 간 장벽 해소
학습정리
인공지능 활용을 위한 핵심 기술을 종합적으로 이해하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 법적·윤리적 문제를 함께 고려
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