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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