AI 품질 관리 및 프레임워크

AI 품질의 중요성 및 AI를 성공적으로 관리하고 확장하는 방법

인공 지능(AI)은 조직을 변혁하고 경쟁을 재정의할 가장 영향력 있는 기술 중 하나입니다. AI의 획기적인 발전에 대한 내용이 뉴스의 헤드라인을 장식하고 있지만, 일부 조직은 AI의 잠재력을 실현하고 AI 프로젝트를 성공적으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 조직은 법적 및 기술적 불확실성과 AI에 대한 전반적인 신뢰 부족으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

AI 거버넌스는 현재 AI 위험을 관리하기 위한 가장 효과적인 완화책입니다. 조직은 AI의 견고성, 정확성 및 예측 가능성과 같은 품질 지표를 측정, 평가하고 안정적으로 정량화할 수 있는 프로세스를 강화해야 합니다.

AI 제공자이든 사용자이든, AI의 복잡한 품질 요구 사항을 충족할 책임은 여러분에게 있습니다. 본 웨비나에서는 AI의 성공적인 도입 및 확장하는데 있어 도움이 되는 AI 품질 및 프레임워크의 주요 개념을 소개합니다.

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주요 내용

• AI의 중요성과 규제로 인한 비즈니스 중단 위험
• AI 위험의 원인과 품질 보증을 위한 도전과제
• AI 기술 및 데이터 제공자 및 사용자에 대한 역할 및 책임
• AI 규제 및 표준화 환경 개요
• AI 품질 관리를 위한 AI 품질 프레임워크 개요
• Q & A 세션
  

연사 소개

마틴 새어벡 박사(Dr. Martin Saerbeck)

디지털 서비스 CTO, TÜV SÜD 

새어벡 박사는 TÜV SÜD 디지털 서비스 CTO로서 AI, 로봇 공학 및 IoT 기술 분야에서 새로운 디지털 시험 솔루션의 전략적 연구 개발 이니셔티브를 이끌고 있습니다.

TÜV SÜD는 AI 품질 교육을 제공합니다. 참석자들은 AI의 6가지 주요 품질 요소(안전, 보안, 윤리, 법률, 성능, 지속 가능성)와 그 특성, 전용 위험 평가 및 AI 시스템의 수명 주기 전반에 걸쳐 이를 해결하기 위한 전략을 이해하게 됩니다. 목표는 조직의 특정 상황에 맞는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것입니다.