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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione all'AI Responsabile
- Principi di equità, responsabilità e trasparenza
- Fattori normativi per l'AI responsabile (EU AI Act, GDPR, ecc.)
- Il ruolo di Ollama nella governance dell'AI aziendale
Rilevamento e Mitigazione dei Bias
- Identificazione dei bias negli output dei modelli
- Strategie per la riduzione dei bias e il miglioramento dell'equità
- Valutazione delle prestazioni dei modelli con metriche di equità
Safe Prompting e Allineamento
- Progettazione di prompt per sicurezza e affidabilità
- Mitigazione dei rischi di output non sicuri o dannosi
- Tecniche di allineamento per applicazioni aziendali
Filtraggio e Moderazione dei Contenuti
- Progettazione di pipeline di filtraggio dei contenuti
- Implementazione di salvaguardie di moderazione
- Bilanciamento tra esperienza utente e requisiti di conformità
Flussi di Lavoro di Governance
- Definizione di framework di governance per Ollama
- Integrazione dei flussi di lavoro con i sistemi di conformità
- Procedure di approvazione dei modelli e audit
Logging, Tracciabilità e Auditabilità
- Pratiche di logging sicure per i sistemi AI
- Tracciabilità delle decisioni dei modelli
- Preparazione all'audit e meccanismi di reporting
Studi di Caso e Best Practice
- Deploy aziendali con principi di AI responsabile
- Lezioni apprese da fallimenti di governance nel mondo reale
- Costruzione di pratiche AI sostenibili e etiche
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei fondamenti dell'AI/ML
- Familiarità con i concetti di conformità e governance
- Esperienza con ambienti IT aziendali o di deployment dei modelli
Pubblico Target
- Responsabili di etica dell'AI
- Ufficiali di conformità
- Ingegneri legali e regolatori
- Architetti aziendali