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코스/코스구분
인공지능 / 수료기관
Microsoft언어/번역
한글/한글더빙학습 기간
중기(6~11주)수강 신청 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02강좌 수강 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02강좌 키워드
<학습 팁>
해당 강좌는 빅데이터, 데이터 과학 및 인공지능 작업으로 인해 발생하는 인공지능의 윤리 및 법적 프레임워크 적용 방법에 대해서 설명합니다.
강좌를 수강 완료 시 인공지능과 법, 인공지능과 빅데이터의 윤리, 인공지능의 철학 과목에 도움이 됩니다.
이 과정은 인공 지능 분야의 Microsoft 전문 프로그램의 일부입니다.
기업, 정부 및 개인은 좋든 나쁘든 실제 결과를 생성 할 수있는 분석 및 AI의 강력한 도구를 보유하고 있습니다.
오늘날의 데이터 전문가는 최적의 결과를 달성하는 동시에 오늘날 사회에서 중요한 역할을 담당하는 훌륭한 관리자가 되기 위한 프레임워크와 방법이 모두 필요합니다.
이 과정에서는 데이터 전문 분야의 선제에 윤리적 및 법적 프레임워크를 적용하는 방법을 배웁니다. 빅데이터, 데이터 과학 및 AI 작업으로 인해 발생하는 데이터 및 분석 문제에 대한 실용적인 접근 방식을 탐색합니다. 또한 분석 및 AI에서 윤리적 및 법적작업을 위해 적용된 데이터 방법을 조사합니다.
선임 콘텐츠 개발자
Microsoft
Ben은 Microsoft 학습 및 준비 팀의 선임 콘텐츠 개발자이며 8 년 이상의 업계 및 관리 경험을 가진 분석 전문가이자 교육자입니다. Microsoft에 입사하기 전에 Ben은 여러 컨설팅 회사를 운영하고 지휘했으며 Juniper Networks, Costco 및 T-Mobile과 같은 다양한 회사에서 중요한 분석 역할을 맡았습니다. 그는 워싱턴 대학교에서 데이터 시각화를 가르쳤으며 최근 시애틀 퍼시픽 대학교의 분석 인증 프로그램을 설립했습니다.
Endowed Chair in Business
Seattle University
Geneva ( "Eva") Anne Lasprogata는 시애틀 대학의 법학 교수이며 Albers School of Business and Economics에서 재직 중입니다. 비즈니스 스쿨 환경에서 법학 교수로서의 고유 한 위치에서 이익을 얻은 Eva는 15 년 이상 법과 비즈니스를 창의적으로 연결하고 통합해 왔습니다.
Eva의 교육, 연구 및 컨설팅 관심사는 인권과 기업가적 비즈니스 모델의 교차점에 있습니다. 그녀는 직원 개인 정보 보호법 및 사회적 기업가 정신 분야에서 학술적인 업적으로 인정을 받았으며 Stanford Technology Law Review 및 American Business Law Journal과 같은 저널에 기재되었습니다.
경영 철학 강사
Seattle University
비즈니스 윤리를 가르치고, 쓰고, 멘토링하는 것은 제 직업 생활에서 가장 큰 기쁨이었습니다. 이전의 많은 학자들이 그러 하듯이 지역 사회에 직접적인 영향을 줄 때만 얻을 수있는 만족감이 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 저는 시애틀 대학에서 강사로서의 역할 외에도 21 세기의 가장 중요한 질문 중 하나가 될 디지털 존엄성 컨설팅을 공동 창립했습니다. 기업이 관리 할 때 고려해야하는 윤리적 및 법적 문제는 무엇입니까? 빅데이터와 머신러닝?
This course is part of the Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence.
Corporations, governments, and individuals have powerful tools in Analytics and AI to create real-world outcomes, for good or for ill.
Data professionals today need both the frameworks and the methods in their job to achieve optimal results while being good stewards of their critical role in society today.
In this course, you'll learn to apply ethical and legal frameworks to initiatives in the data profession. You'll explore practical approaches to data and analytics problems posed by work in Big Data, Data Science, and AI. You'll also investigate applied data methods for ethical and legal work in Analytics and AI.
Sr. Content Developer
Microsoft
Ben is a Sr. Content Developer for Microsoft's Learning and Readiness team, and is an analytics professional and educator with over 8 years of industry and managerial experience. Prior to joining Microsoft, Ben ran and directed multiple consulting firms, where he also held critical analytics roles in companies as diverse as Juniper Networks, Costco, and T-Mobile. He has taught Data Visualization at The University of Washington, and recently founded Seattle Pacific University's Analytics Certificate Program.
Endowed Chair in Business
Seattle University
Geneva ("Eva") Anne Lasprogata is a professor of law at Seattle University, where she is tenured in the Albers School of Business and Economics. Profiting from her unique position as a law professor in a business school environment, Eva has been creatively bridging and integrating law and business for over fifteen years.
Eva’s teaching, research and consulting interests rest at the intersection of human rights and entrepreneurial business models. She has been recognized for her scholarly work in the areas of employee privacy law and social entrepreneurship, and is published in such journals as the Stanford Technology Law Review and the American Business Law Journal.
Instructor of Management and Philosophy
Seattle University
Teaching, writing, and mentoring in business ethics have been the greatest joys of my professional life. Although I have realized, as many academics before me have, that there is a kind of satisfaction you can find only by directly impacting your community for good. So in addition to my role as Instructor at Seattle University, I have co-founded Digital Dignity Consulting, which addresses what will become one of the most important questions of the 21st century: what are the ethical and legal issues that businesses should consider when managing big data and machine learning?
