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 Durata 7 ore

Struttura del corso

Fondamenti della Responsible AI

  • Cos'è la Responsible AI e perché è importante nello sviluppo software
  • Principi: equità, accountability, trasparenza e privacy
  • Esempi di fallimenti etici e maluso dell'AI nei codebase

Bias ed Equità nel Codice Generato dall'AI

  • Come gli LLM possono rinforzare i bias attraverso i dati di addestramento
  • Rilevare e risolvere suggerimenti di codice biasati o non sicuri
  • Allucinazioni dell'AI e il rischio di introdurre errori su larga scala

Licenze, Attribuzioni e Considerazioni sulla Proprietà Intellettuale

  • Comprensione delle licenze open source (MIT, GPL, Copyleft)
  • I output generati da LLM richiedono attribuzione?
  • Audit del codice assistito dall'AI per problemi di licenza di terze parti

Sicurezza e Conformità nello Sviluppo Assistito dall'AI

  • Garantire la sicurezza del codice ed evitare pattern non sicuri dagli LLM
  • Conformità alle linee guida di sicurezza interne e alle normative di settore
  • Documentazione auditabile del processo decisionale assistito dall'AI

Policy e Governance per i Team di Sviluppo

  • Creazione di politiche interne di utilizzo dell'AI per i team software
  • Definizione di uso accettabile e segnali di allarme
  • Selezione degli strumenti e onboarding responsabile degli assistenti AI

Valutazione e Audit dell'Output dell'AI

  • Utilizzo di checklist per valutare l'affidabilità del contenuto generato
  • Condurre revisioni manuali e automatizzate del codice generato dall'AI
  • Best practice per processi di peer-review e approvazione

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione di base dei flussi di lavoro dello sviluppo software
  • Familiarità con Agile, DevOps o pratiche generali di progetto software

Target

  • Team di conformità
  • Sviluppatori
  • Project manager software

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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