인공지능(AI) 품질 교육

AI 품질 관리를 위한 임원 및 전문가 교육 과정

AI 품질 관리를 위한 임원 및 전문가 교육 과정

AI 품질 관리 기술

AI를 잘 활용하려면 단순히 기술을 구현하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 조직은 AI 표준과 규정을 이해하고, AI가 비즈니스에 미치는 영향을 인식하고 예측하며 그에 따라 품질을 관리해야 합니다.

TÜV SÜD는 조직내 AI 품질 관리 기술이 필요한 임원 및 전문가를 위한 교육 모듈을 개발했습니다. AI 품질 관리 기술은 대규모로 AI를 개발하고 적용하기 위한 전제 조건입니다. TÜV SÜD 전문가가 기존 및 향후 AI 표준, 규정, 벤치마크 및 업계 모범 사례를 포함하는 품질 요구 사항을 안내해드립니다.

주요내용:

  • AI 표준 및 규정이 적용되는 기술 차별화
  • AI 위험 및 기회 관리
  • 적대적 공격 같은 공격 벡터 식별 및 제거 방법
  • 견고성, 정확성, 신뢰성, 설명 가능성 및 제어 방법과 같은 품질 기준 정의
  • 조직 및 개인에 대한 AI 역할, 책임 및 법적책임 분류
  • AI 거버넌스의 핵심 구성 요소 지정

실제 사용 사례를 바탕으로 개념 교육이 진행됩니다.

TÜV SÜD 인공지능(AI) 교육 모듈

AI 품질 관리에 있어 경영진의 역할과 책임
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성공적인 AI 시스템 품질 관리 방법
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AI 품질 관리에 있어 경영진의 역할과 책임 (4시간, 임원 대상)

본 교육 과정을 통해 조직 리더는 AI 기술과 관련된 개인 및 조직의 위험을 식별 및 관리하고 AI 규정 및 표준의 영향을 이해하게 됩니다. 또한 AI 성과 지표 및 업계 모범 사례에 대한 지식을 습득합니다. TÜV SÜD는 교육 참가자가 자신의 역할, 책임 및 관련 법적책임을 이해하고 AI 개발 및 채택 전략을 계획할 수 있도록 도와드립니다.

주요 교육 내용:

  1. 동기부여
    • AI 소개 및 AI 품질의 필요성
    •  AI의 기존 및 향후 규제
    • 역할, 책임 및 법적책임
  2. AI 신뢰 구축 및 AI 애플리케이션 확장을 위한 AI 품질 프레임워크        
    • AI 시스템 및 서비스 규정 준수
    • 개발자 및 채택자로서 조직이 준비할 사항
    • 성능 지표 및 업계 모범 사례
  3.  AI 품질 확보 
    • 기술 및 책임-AI 리더 교육 및 품질 구현을 위한 역할 할당
    • 조직의 AI 품질 준비 상태 평가
    • AI 품질 프레임워크의 단계적 구현

성공적인 AI 시스템 품질 관리 방법(16시간, 전문가 대상)

AI 시스템 또는 제품을 개발하거나 배포하는 전문가를 대상으로 하는 TÜV SÜD AI 품질 교육 과정은 AI 시스템 품질을 관리하기 위한 거버넌스 및 기술 요구사항을 소개하고 포괄적인 개요를 제공합니다. 또한 관련 조직 셋업의 중요성을 설명하고 참가자가 AI 관련 이슈들을 구별하고 각자의 사용 사례에 맞는 AI 기술을 선택할 수 있도록 도와드립니다. 교육은 AI 시스템 및 AI 데이터 관리의 필수 요구 사항, 관련 품질 측정 방법을 파악하고 관리하기 위한 위험 평가 프로세스, 필수 AI 품질 관리 및 업계 모범 사례를 다룹니다. 본 과정을 수료하시면 자격증(Certificate)이 발급되며 이를 통해 개인 및 조직의 AI 품질 요구사항을 충족하려는 노력과 의지, 역량을 증명할 수 있습니다

주요 교육 내용:

  1. 기본 사항: 전용 AI 품질 프레임워크가 필요한 이유
    • AI 품질 소개
    • AI 기술: 핵심 알고리즘의 강점 및 약점, 올바른 알고리즘을 선택하는 방법
    • AI 관련 이슈와 실패
    • AI 참조 아키텍처: AI 시스템과 그 경계를 설명하는 방법
    • 사례 연구 
  2. 이해: AI 품질의 정의  
    • AI 품질 개념
    • AI 이해관계자
    • AI 시스템 품질 모델: 안전, 보안, 법률, 윤리, 성능
    • AI 프로세스 모델
    • AI 거버넌스
    • AI 위험 평가
    • 사례 연구 
  3. 해결책: 포괄적이고 규정을 준수하는 AI 품질 프레임워크     
    • AI 시스템 수명 주기 
    • AI 데이터 품질 모델
    • AI 데이터 수명 주기 
    • AI 표준 AI 규제
    • 사례 연구 
  4. 적용: 일상적인 작업에 AI 품질 프레임워크 적용
    • AI 품질 컨트롤
    • AI 설명 가능성
    • AI 견고성
    • AI 사이버 보안
    • AI 시험
    • 사례 연구

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AI 전문가 TÜV SÜD

 

TÜV SÜDAI의 최신 알고리즘과 향후 표준 및 규정에 능통할 뿐 아니라, 표준화 및 규제 환경 조성에 적극 참여하고 있습니다.

 

TÜV SÜD는 주요 위원회에 참여하여 학술 및 동료 심사를 거친 논문을 발표하고 있습니다

 

TÜV SÜD 교육은 기술 시스템 품질 평가 및 관리에 있어 수십 년의 역사를 바탕으로 이루어지며 AI 품질 심사 및 자문 서비스와 결합되어 있습니다.


디지털 미래 솔루션을 구축하는 AI 개발자들에게 TÜV SÜD AI 품질 관리 교육은 필수입니다. TÜV SÜD AI 품질 교육 매우 포괄적이며 AI 품질의 폭에 대해 훌륭한 개요를 제공합니다. 실습 예제, 신중하게 선택된 참조 및 양질의 교육 자료는 내부 개발 방향을 잡아줍니다.”

-씨크(SICK) 그룹 Cooperative Safety Solutions 총괄 크리스토프 호프만(Christoph Hofmann) 박사



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