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SUMMARY:[2026_SW] AI 신뢰성 평가 항목 설계 및 평가 실무 (260910)
DESCRIPTION:AI 신뢰성 평가 항목 설계 및 평가 실무\n \n\n1. 교육 개요\n\n\n\n\n\nAI는 기존 로직 기반 SW처럼 정적/동적 시험만으로는 데이터·학습에서 기인하는 결함(엣지 케이스/극한 환경 성능 저하 등)을 충분히 발견하기 어렵습니다. 따라서 어떤 조건 조합에서 반드시 안전/정확해야 하는가를 명시적으로 설계하고, 그 설계에 따라 평가 항목과 테스트 상황을 체계적으로 도출하는 접근이 필요합니다..\n\n\n\n \n2. 교육 중점\n\n\n\n\n\n\n\n• AI 신뢰성(Trustworthiness) 핵심 이슈: 엣지 케이스·미지의 위험·극한 환경\n• 주요 프레임워크/표준 관점 빠른 정리(EU AI Act, DoD CDAO SHIELD, AI Verify, ISO/IEC SC42 등)\n• 국제 표준 기반 평가·측정 항목 도출 개요(데이터 품질/모델 강건성 관점 포함)\n• 시험 시나리오/평가 항목 설계\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n3. 교육 대상\n\n\n\n\n\n\n\n• 미션 크리티컬 환경에서 AI 적용·검토·시험평가를 수행/준비하는 실무자\n• AI를 보다 강건하게 개발하고자 하는 AI 개발자, QA\n\n\n\n\n\n\n\n \n4. 교육 프로그램\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n일정\n세부내용\n강사\n\n\n1 일차\n09:00~09:50\no AI 신뢰성 개요\n§ SW 테스트와 다른 실패 양상, 엣지 케이스/미지의 위험\n§ 프레임워크/표준 빠른 지도(EU AI Act, SHIELD, AI Verify, SC42)\n담당 엔지니어\n\n\n10:00~10:50\no 국제 표준 기반 데이터 품질, AI 모델 강건성 평가 항목 개요(어떤 범주가 있는지, 어떻게 항목화되는지)\n\n\n11:00~11:30\n실습\no 준비된 미니 시나리오로: 원인–결과 요소 → 그래프 → 값 영역 → TC 설계 → 신뢰성 평가까지 실행\n\n\n13:00~13:50\n도구 활용 방법 설명\no 데이터 품질 측정을 위한, 단계별 실습 도구 사용 방법 설명\n\n\n14:00~17:30\n워크샵 실습\no 팀/개인별로 주어진 대상 시스템을 단계별로 평가 항목 직접 설계\n§ (1) 원인–결과 요소 도출 → (2) Cause-Effect Graph 설계 → (3) 값 영역 정의 → (4) TC 목록 완성\no 팀/개인별로 설계한 결과를 토대로 시험 수행 및 신뢰성 점수 산출\n\n\n17:30~17:50\n개발프로세스 V-Model 매핑 소개\no 교육 내용이 개발 단계와 어떻게 연결되는지 매핑 소개\n\n\n\n\n* 상기 강의 일정은 진행에 따라 다소 변경될 수 있습니다.\n\n\n\n \n5. 교육비(1인 1일 기준, VAT 포함)\n*해당 교육은 외부 강사 초빙교육으로 기존 구매/유지보수 고객에게도 유료 교육으로 진행됩니다. \n\n제품 구매 및 유지보수 고객 : 55만원\n비고객/학생 : 55만원\n\n\n\n
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