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AI 시스템에 대해 평가하고, 이해하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리세요.
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조직이 개발 주기 전반에 걸쳐 AI 위험을 매핑, 측정 및 관리하는 데 도움이 되는 도구를 검색하여 피해 위험을 줄이세요.
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AI 시스템을 설계, 빌드 및 테스트하는 방법에 대한 Microsoft의 내부 지침을 살펴보세요.
AI 영향 평가 가이드
AI의 영향을 평가하기 위한 Microsoft의 내부 지침을 살펴보세요.
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AI의 영향을 평가하기 위한 Microsoft 템플릿을 가져옵니다.
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이 도구 키트를 사용하여 인간 중심의 AI 시스템을 계획하고 설계할 수 있습니다.
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개발자가 AI 시스템을 더 잘 이해하고 모니터링하는 데 도움이 되는 오픈 소스 인터페이스 및 라이브러리를 살펴보세요.
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애플리케이션에 대한 생성형 AI 프롬프트 및 출력에서 안전하지 않은 콘텐츠를 자동으로 식별하고 차단합니다.
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업계를 선도하는 Microsoft AI 레드 팀의 지침과 모범 사례를 통해 조직의 AI를 보호하는 방법을 알아보세요.
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위협 모델링
SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)에 위협 모델링을 통합하는 데 도움이 되는 관점과 리소스를 얻으세요.
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PyRIT를 사용하여 레드 팀 가속화
개방형 자동화 프레임워크를 통해 레드 팀이 생성형 AI 시스템의 위험을 발견할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.
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Machine Learning의 오류 모드
위협, 공격 및 취약성을 식별하고 이 프레임워크를 사용하여 대응책을 계획합니다.
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인클루시브 디자인
다양한 관점을 기반으로 하는 Microsoft의 인클루시브 디자인 방법을 살펴보세요.
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책임 있는 AI 대시보드
책임 있는 AI 대시보드를 사용하여 모델 공정성, 정확성 및 설명 가능성을 평가하고 개선합니다.
Fairlearn
AI 시스템의 공정성을 평가한 다음, 이 오픈 소스 패키지를 설치하여 관찰된 편향을 완화하세요.
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이 오픈 소스 도구 키트의 도움을 받아 글래스박스 모델 및 블랙박스 시스템을 비롯한 ML 모델을 이해하세요.
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모델 정확도를 향상시키기 위해 이 책임 있는 AI 도구 상자를 사용하여 ML 모델 오류를 식별하고 진단합니다.
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GenAI 앱 평가
Azure AI Foundry에서 인적 검토 및 AI 지원 메트릭을 사용하여 생성형 AI 앱의 품질 및 안전성을 평가합니다.
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EconML
이 Python 패키지와 함께 ML 기술을 사용하여 관찰 데이터에서 인과 효과 또는 반응을 추정합니다.
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Counterfit
일반 자동화 계층을 사용하여 ML 시스템의 보안을 평가합니다.
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AI에 사용 중인 데이터를 보호하여 비즈니스 및 소비자 데이터를 둘러싼 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화합니다.
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포괄적인 보안을 통해 위험을 선제적으로 완화하고 코드에서 클라우드에 이르기까지 AI 앱에 대한 위협을 식별합니다.
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효과적인 AI 전략을 만들어 비즈니스 영향을 촉진하는 방법을 알아보세요.
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Raiffeisen Bank International이 Azure OpenAI Service를 사용하여 자체 ChatGPT를 출시합니다.
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Perplexity.AI가 Azure AI 스튜디오로 혁신적인 AI 답변 엔진을 개발합니다.
Perplexity.AI가 AI를 통해 처리량을 두 배로 늘리고 비용을 절감하는 방법을 알아보세요.
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Unity가 개발자의 문제 해결을 어떻게 더 쉽게 만드는지 알아보세요.
IWill Therapy와 IWill CARE가 Azure AI를 사용하여 고객의 정신 건강 개선에 도움을 줍니다.
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CARE는 데이터와 Azure AI를 활용하여 글로벌 비상 사태에 대비합니다.
CARE가 AI 인사이트를 통해 비상 준비 태세를 어떻게 개선하는지 알아보세요.
PwC는 Microsoft Sustainability Manager 및 기타 혁신적인 기술 솔루션으로 지속 가능성을 지지합니다.
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AI 학습
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AI를 책임감 있게 사용하고 개발하는 방법에 대한 이해를 강화하세요.
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Azure에서 AI 솔루션 개발을 계획하고 준비하기
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학습자에게 Microsoft의 AI 도구 제공 및 지원
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자세히 알아보기 - AI 기술 구축 섹션
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