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EXIN AI Foundation 공인 자격인증 과정

EXIN은 네덜란드에 본사를 둔 국제 공인 자격증 기관으로, IT 및 디지털 역량 인증 분야에서 오랜 역사와 권위를 자랑합니다. 이번에 Trainocate를 통해 개설되는 EXIN AI Foundation 과정은 조직 내 AI 문해력 향상과 디지털 전환 가속화를 위한 최적의 교육입니다.
이 교육은 AI의 기본 개념과 원리를 이해하고, 조직 내 공통 언어를 형성하며, AI를 단순한 기술이 아닌 전략적 자원으로 인식할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 또한 ChatGPT, Copilot, RPA 등 최신 도구의 활용 능력을 높이고, AI 윤리 및 법적 기준, EU 규제, 프라이버시 이슈 등 ESG 관점의 핵심 주제를 다룸으로써 조직의 지속가능한 디지털 역량을 강화합니다. (해당 과정에는 약 $340의 자격증 바우처가 포함되어 있습니다.)

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수강대상

비전공 일반직 직원: 전략기획, 인사, 마케팅, 운영 등
AI 도입을 고려 중인 조직의 구성원
디지털 전환을 추진하는 기업의 전 직원
AI 윤리 및 규제에 관심 있는 ESG 담당자
공공 입찰, 글로벌 협력 등에서 기업 역량 인증이 필요한 부서

선수지식

필수 지식 없음: AI 비전공자도 수강 가능 기초 수준의 디지털 이해도가 있으면 학습에 도움이 됩니다 AI 도구 사용 경험이 있다면 이해도가 더 높아질 수 있습니다 (예: ChatGPT, Copilot 등)

강의내용

AI 개요 및 역사적 발전 과정
- 인공지능 기본 용어와 인간 지능의 차이
- 역사 및 5대 주요 이정표
- AI 유형(좁은 AI vs 범용 AI) 및 활용 사례
- AI의 사회/경제/환경적 영향 및 윤리 원칙
- AI의 환경 영향 및 지속가능성 전략

윤리적·법적 고려사항
- 인공지능의 윤리적 우려 사항
- 윤리적 AI 개발을 위한 지침 원칙의 중요성
- AI 프로젝트의 윤리적 문제 해결 전략
- 인공지능 규제의 역할
- 인공지능에서의 위험 관리 프로세스

AI 구현 기술
- 인공지능의 일반적인 활용 사례
- 로보틱스에서의 AI 역할
- 머신러닝 일반 개념
- 머신러닝 적용 개념
- 지도학습과 비지도학습

AI를 위한 데이터 발굴 및 활용
- 핵심 데이터 용어
- 데이터 품질의 특성과 AI에서의 중요성
- 인공지능에서 데이터 처리 관련 위험 및 최소화 방법
- 빅데이터의 목적과 활용
- 데이터 시각화 기법 및 도구
- 생성형 인공지능의 핵심 용어
- 생성형 인공지능과 대규모 언어모델(LLM)의 목적 및 활용
- 머신러닝 과정에서의 데이터 활용 방식

조직 내 AI 활용
- 조직 내 인공지능 활용 기회 파악
- 비즈니스 케이스의 구성 요소와 구조
- AI 프로젝트 관련 이해관계자 식별 및 분류
- 프로젝트 관리 방식
- AI 솔루션의 위험, 비용, 이점 식별
- AI 도입 시 필요한 지속적 거버넌스 활동

미래 계획 및 영향 - 인간과 기계의 협업
- AI 관련 역할 및 진로 기회
- 실무에서의 AI 활용
- AI가 사회와 미래에 미치는 영향
- 의식이 윤리적 AI에 미치는 영향

기타

시험 정보:
시간: 1시간
문항 수: 40문항 (객관식)
합격 기준: 65%
레벨: Foundation