강의
Artificial Intelligence Governance
기초기술 수준
업데이트됨 2026. 5.
TheoryArtificial Intelligence2시간12 동영상51 연습 문제3,200 XP4,529성취 증명서
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왜 그리고 누구를 위한 것인지부터 시작하세요
AI 거버넌스의 범위를 정의하고, 법무와 리스크부터 데이터 과학과 비즈니스에 이르기까지 핵심 이해관계자들을 정렬하는 것부터 시작하게 됩니다. 그런 다음 준비도 평가와 성숙도 모델 같은 도구를 활용해, 규정 준수 요구와 조직 전략을 모두 뒷받침하는 거버넌스 목표를 설정하는 방법을 배우게 됩니다.거버넌스를 매일 실천하세요
체크리스트, 승인 게이트, 자동화된 문서를 통해 거버넌스를 일상적인 워크플로에 통합하는 방법을 알아보세요. 거버넌스를 MLOps 파이프라인에 통합하고, 위험과 규모에 따라 경량 또는 고중량 모델을 활용해 접근 방식을 조정하는 방법을 배워보세요.더 스마트하게 확장하고 책임감을 유지하세요
팀과 지역 전반에 걸쳐 연합형 모델과 Collibra와 같은 거버넌스 플랫폼을 활용해 거버넌스를 확장하는 방법을 살펴보세요. 또한 거버넌스 KPI를 추적하고, 추적 가능성을 유지하며, 모니터링과 피드백 루프를 통해 지속적인 개선을 이끌어내는 방법도 배우게 됩니다.선수 조건
이 강의에는 선수 과목이 없습니다1
Foundations of AI Governance
Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.
2
Regulations and Frameworks in Practice
Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.
3
Implementing Governance in Organizations
Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.
Artificial Intelligence Governance
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