이 과정에서는 책임감 있는 AI란 무엇이며 생성형 AI에서 책임감 있는 AI가 중요한 이유를 간략하게 설명합니다. 책임감 있는 AI란 윤리적이고 투명하며 공정하고 책임감 있는 방식으로 AI를 개발, 배포, 사용하는 것을 말합니다. 이 과정에서는 공정성, 설명 가능성, 개인 정보 보호, 견고성, 거버넌스 및 투명성 모범 사례 수립 등 책임감 있는 AI의 핵심 요소를 다룹니다. 또한 이 과정에서는 AWS에서 책임감 있게 AI를 구축하기 위한 서비스와 도구를 소개합니다.
- 과정 수준: 기초
- 소요 시간: 60~75분
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 우측 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.
참고: 이 과정은 Google Chrome(최신 주요 버전 2개), Microsoft Edge(최신 주요 버전 2개), Safari(최신 주요 버전 2개)에 최적화되어 있습니다.
활동
이 과정에는 프레젠테이션, 실제 사례 및 지식 확인이 포함되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 책임감 있는 AI가 무엇이고 왜 중요한지 이해합니다.
- 생성형 AI가 야기하는 과제를 살펴봅니다.
- 책임감 있는 AI의 핵심 요소를 정의합니다.
- 모델의 공정성 및 설명 가능성을 평가하는 방법을 알아봅니다.
- 책임감 있는 Al 시스템을 설계하는 모범 사례를 알아봅니다.
- AWS에서 AI를 책임감 있게 구축하기 위한 서비스 및 도구를 확인합니다.
수강 대상
이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.
- 책임감 있는 AI 시스템을 설계하고 구축하려는 실무자
- 의사 결정권자
- 거버넌스 및 규정 준수 이해 관계자
사전 조건
이 과정을 수강하는 참석자에게 필요한 권장 소양은 다음과 같습니다.
- 생성형 AI 소개 - 가능성의 예술(디지털) 또는 상응하는 경험
- 이전에 클라우드 컴퓨팅이나 AWS를 사용해 본 적은 없어도 됨
과정 개요
모듈 1: 생성형 AI 개요
- 생성형 AI란?
- 생성형 AI의 일반적인 사용 사례
- 생성형 AI 도입에 수반되는 위험과 과제
모듈 2: 책임감 있는 AI 소개
- 책임감 있는 AI 정의
- 책임감 있는 AI란?
- 수명 주기 전체의 책임감 있는 AI
- 책임감 있는 AI 실전
모듈 3: 책임감 있는 AI의 핵심 요소
- 공정성
- 설명 가능성
- 개인 정보 보호 및 보안
- 견고성
- 거버넌스
- 투명성
모듈 4: AWS에서 AI를 책임감 있게 구축하기 위한 서비스 및 도구
- Amazon Bedrock에서 모델 평가
- Amazon Bedrock용 가드레일
- Amazon SageMaker Clarify
- Amazon SageMaker Model Monitor
- Amazon SageMaker를 통한 ML 거버넌스
- Amazon Augmented AI
모듈 5: 지식 확인 및 요약
키워드
- GenAI
- 생성형 AIz
