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Struttura del corso
Fondamenti dell'AI Responsabile
- Cos'è l'AI responsabile e perché è importante nello sviluppo software
- Principi: equità, accountability, trasparenza ed privacy
- Esempi di fallimenti etici e abusi dell'AI nei codici sorgenti
Bias e Equità nel Codice Generato da AI
- Come gli LLM possono rafforzare i bias attraverso i dati di addestramento
- Rilevazione e risoluzione di suggerimenti codici distorti o non sicuri
- Hallucinazioni AI e il rischio di introdurre errori a larga scala
Licenze, Attribuzioni e Considerazioni sui Diritti di Proprietà Intellettuale
- Comprensione delle licenze open-source (MIT, GPL, Copyleft)
- Gli output generati da LLM richiedono attribuzione?
- Revisione del codice assistito dall'AI per problemi di licenza terze parti
Sicurezza e Conformità nell'Sviluppo Assistito dall'IA
- Assicurare la sicurezza del codice e evitare pattern non sicuri dagli LLM
- Conformità con le linee guida interne di sicurezza e regolamenti settoriali
- Documentazione auditorabile delle decisioni assistite dall'AI
Politica e GoGovernance per i Team di Sviluppo
- Creare politiche interne di utilizzo dell'AI per i team software
- Definire l'uso accettabile e i segnali di allarme
- Selezione degli strumenti e introduzione responsabile degli assistenti AI
Valutazione ed Esame dell'Ouput Generato dall'AI
- Utilizzare checklist per valutare la affidabilità del contenuto generato
- Condurre revisioni manuale e automatizzate del codice generato da AI
- Best practice per processi di peer-review e approvazione
Riepilogo ed Azioni Successive
Requisiti
- Comprensione di base dei flussi di lavoro del sviluppo software
- Familiarità con Agile, DevOps o pratiche generali progetti software
Destinatari
- Team di conformità
- Sviluppatori
- Responsabili dei progetti software
7 ore
Recensioni (1)
Conoscenza del docente sull'uso avanzato di Copilot & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica