Struttura del corso

Introduzione all'IA Responsabile

  • Principi di equità, responsabilità e trasparenza
  • Incentivi normativi per l'AI responsabile (EU AI Act, GDPR, ecc.)
  • Il ruolo di Ollama nella governance dell'IA aziendale

Rilevamento e Mitigazione del Bias

  • Rilevare il bias negli output dei modelli
  • Strategie per la riduzione del bias e miglioramento dell'equità
  • Valetudine delle prestazioni del modello con metriche di equità

Sicurezza nei Prompt e Allineamento

  • Progettazione dei prompt per la sicurezza e affidabilità
  • Mitigare i rischi di output pericolosi o dannosi
  • Tecnologie di allineamento per applicazioni aziendali

Filtro del Contenuto e Moderazione

  • Progettazione delle pipeline di filtro del contenuto
  • Messa in pratica delle misure di sicurezza della moderazione
  • Bilanciare l'esperienza utente con le esigenze di conformità

Flussi di Lavoro della Governance

  • Delineare i framework di governance per Ollama
  • Integrazione dei flussi di lavoro con i sistemi di conformità
  • Procedure di approvazione e controllo dei modelli

Registrazione, Tracciabilità e Audibilità

  • Pratiche sicure della registrazione per i sistemi AI
  • Tracciabilità delle decisioni del modello
  • Preparazione all'auditoria e meccanismi di reporting

Casi di Studio e Best Practices

  • Distribuzioni aziendali con principi di AI responsabile
  • Insegnamenti tratti dai fallimenti della governance nel mondo reale
  • Costruire pratiche sostenibili ed etiche dell'IA

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dei fondamenti di IA/ML
  • Familiarità con i concetti di conformità e governance
  • esperienza con ambienti IT aziendali o di distribuzione modelli

Pubblico

  • Responsabili etica AI
  • Ufficiali di conformità
  • Ingegneri legali e regolatori
  • Architetti aziendali
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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