강의 소개
커리큘럼
이런 고민이 있나요?
AI 윤리를 들어봤지만 실제로 어떻게 적용할지 모르겠어요
AI 관련 법규와 규제가 복잡해서 이해하기 어려워요
AI 개발할 때 윤리적 문제를 어떻게 고려해야 할지 궁금해요
회사에 AI 윤리 가이드라인을 도입하고 싶은데 방법을 모르겠어요
이렇게 성장할 수 있어요!
기본 개념부터 기업 사례까지 단계별로 배워 실무에 바로 적용할 수 있어요
변호사 출신 전문가가 글로벌 규제와 법적 이슈를 쉽게 설명해드려요
엔지니어 관점에서 윤리적 AI 시스템 설계와 실제 적용법을 배워요
거버넌스 구축부터 가이드라인 수립까지 실전 노하우를 익혀요
이런 혜택을 얻을 수 있어요
무제한 온라인 수강
언제 어디서든 편하게 학습해요
실무 템플릿 제공
오늘 배운 내용, 내일 바로 적용해요
전문 멘토의 Q&A
막히는 부분을 빠르게 해결해 드려요
수료 특전
수료 시 원하는 강의 1개 추가 무료 제공
크리에이터
이루다
서울세컨후드 대표
• 현재 국내 스타트업 Co-founder, Head of Global Policy & Partnerships
• 뉴질랜드 및 호주 변호사
• 전 뉴질랜드 비즈니스, 혁신 및 고용부 정책 자문관
• 전 뉴질랜드 법무부 정책 자문관
한서우
• 현재 B GARAGE 컴퓨터 비전 엔지니어
• 국제인공지능윤리협회 자문위원
• 전 AI 스타트업 및 미국 스타트업 CTO
• 전 정부 산하 연구소 연구원
커리큘럼
입문
5시간 55분
노드 01
AI 윤리의 탄생 배경 및 주요 원칙
AI 윤리의 탄생 배경, AI가 사회 다방면에 대한 영향, AI 윤리의 거시적 구조 및 공통된 원칙을 배웁니다.
1-1
크리에이터 및 콘텐츠 소개
10분
1-2
들어가며
5분
1-3
AI 윤리 이전, 디지털 윤리
10분
1-4
AI 윤리의 구조
10분
1-5
AI 윤리의 원칙들은 무엇인가?
10분
1-6
마무리하며
5분
노드 02
AI 윤리의 기업 사례를 통한 실용적 접근
AI의 원리를 알아보고, 기업 사례를 통해 AI 윤리 원칙의 적용 방법을 모색해 봅니다.
2-1
들어가며
3분
2-2
AI 원리
15분
2-3
기업 사례 분석 - 의료, 금융
25분
2-4
기업 사례 분석 - 자동차
15분
2-5
마무리하며
2분
노드 03
AI 윤리 문제의 실제 사례
AI 윤리 위배의 실제 사례를 통해 현재 가장 많이 발생하는 AI 윤리 위배의 기술 영역 및 원칙을 파악하고, AI 윤리 원칙 위배의 위험 요소를 최소화하고 예방하는 법을 생각해 봅니다.
3-1
들어가며
3분
3-2
AI 윤리가 가장 많이 위배되고 있는 국가
5분
3-3
AI 윤리가 가장 많이 위배되고 있는 기술 영역
10분
3-4
가장 많이 위배되는 AI 윤리 원칙
10분
3-5
마무리하며
2분
노드 04
글로벌 AI 규제 동향
글로벌 AI 패권 국가인 미국, EU, 중국의 AI 정책 동향과 국제 기구의 AI 규제 정책을 알아보고, 한국의 현위치와 향후 논의해야할 방향을 생각해 봅니다.
4-1
들어가며
3분
4-2
미국과 EU의 AI 규제 정책 현황 비교
5분
4-3
미국
5분
4-4
EU
5분
4-5
중국
5분
4-6
국제기구
5분
4-7
마무리하며
2분
노드 05
AI 규제 및 법규: 초거대 생성형 AI 모델 규제와 이슈, EU 인공지능법을 중심으로
EU 인공지능법의 위험성 단계별 규제를 알아보고, 현재 EU 인공지능법의 초거대 생성형 AI 모델의 규제 및 문제점을 알아봅니다.
5-1
들어가며
5분
5-2
초거대 생산형 AI 모델들의 문제점
10분
5-3
EU 인공지능법
10분
5-4
초거대 생산형 AI 모델 규제
10분
5-5
마무리하며
5분
5-6
[생각해 보기] AI와 예술
30분
노드 06
AI 거버넌스: 윤리 조직과 관리 프로세스의 개요와 실제적 적용
윤리위원회의 구성방법, AI 거버넌스를 위한 정책 및 개발 프로세스를 알아보고, AI 거버넌스의 성공과 실패 사례를 분석해 봅니다.
6-1
들어가며
1분
6-2
윤리 조직의 구성
20분
6-3
데이터 보호와 AI 윤리: 원칙과 실천
30분
6-4
AI 거버넌스 사례
15분
6-5
마무리하며
4분
노드 07
AI 윤리 문제 해결을 위한 노력: 윤리적 문제 해결을 위한 실질적인 방법과 기술적 접근
AI 시스템에서의 데이터 공정성, 데이터 편향을 최소화하는 법, AI 모델의 투명성과 해석 가능성, 사용자 동의의 절차를 알아봅니다.
7-1
들어가며
2분
7-2
데이터의 공정성 확보
15분
7-3
AI 모델 투명성과 해석 가능성
30분
7-4
사용자 동의의 법적 및 윤리적 측면
15분
7-5
AI 윤리를 위한 기술적 도구 및 모니터링 툴
25분
7-6
마무리하며
3분