Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Korean)

via AWS Skill Builder

Overview

이 과정은 인공 지능 솔루션의 보안, 규정 준수 및 거버넌스와 관련된 일반적인 문제를 이해하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템의 거버넌스 및 규정 준수 요구 사항을 파악하는 방법을 배웁니다. 거버넌스 제어를 적용하고 규정 준수 목표를 달성하는 데 도움이 되는 다양한 Amazon Web Services(AWS) 서비스 및 기능에 대해서도 배웁니다. 마지막으로, AI 시스템을 보호하는 데 도움이 되는 AWS 서비스를 소개합니다.

과정 수준: 기초
소요 시간: 1시간

활동

이 과정에는 대화형 학습 요소, 텍스트 지침 및 예시 그래픽이 포함되어 있습니다.

과정 목표

이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

AI 시스템의 일반적인 거버넌스 및 규정 준수 고려 사항을 식별하고 설명
거버넌스 제어를 적용하고 규정 준수 목표를 달성하는 데 도움이 되는 AWS 서비스 설명
일반적인 데이터 거버넌스 전략 설명
거버넌스 전략을 구현하기 위한 일반적인 접근 방식 설명
AI 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항을 나열하고 설명
AI 시스템을 보호하는 AWS 서비스 및 기능 설명
소스 인용 및 데이터 출처 문서화와 같은 태스크 설명
안전한 데이터 엔지니어링의 모범 사례 설명

수강 대상

이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.

특정 직무와 무관하게 기계 학습(ML) 및 AI에 관심이 있는 개인
AWS Certified AI Practitioner 자격증 시험에 응시하려는 개인

사전 조건

Security, Compliance, and Governance for AI Solutions는 인공 지능, 기계 학습 및 생성형 AI에 대한 기초를 다지는 시리즈의 일부입니다. 아직 완료하지 않았다면 다음 두 과정을 완료하는 것이 좋습니다.

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

과정 개요

섹션 1: 소개

과정 개요
보안, 거버넌스 및 규정 준수를 위한 전략적 지침

섹션 2: AI 시스템의 거버넌스 및 규정 준수 적용

AI 시스템의 규정 준수 표준
거버넌스 및 규정 준수를 위한 AWS 서비스
데이터 거버넌스 전략
거버넌스 전략 구현을 위한 접근 방식
지식 확인

섹션 3: AI 시스템 보안

AI 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항
AI 시스템을 보호하는 AWS 서비스 및 기능
데이터 및 모델 계보 이해
보안 데이터 엔지니어링 모범 사례
지식 확인

섹션 4: 결론