Kurzusleírás

Felelős AI bevezetése

  • Igazságosság, felelősségre vonás és átláthatóság alapelvei
  • A felelős AI regulatórikus hajtóerejei (EU AI Act, GDPR, stb.)
  • Az Ollama szerepe a vállalati AI-ellenőrzésben

Elharapódás felismerése és kezelése

  • Elharapódás azonosítása a modellkimenetekben
  • Stratégiák az elharapódás csökkentésére és az igazságosság javítására
  • A modell teljesítményének értékelése igazságossági mutatókkal

Biztonságos indítás és egyeztetés

  • Biztonságos és megbízható indítástervezés
  • Biztonságtalan vagy káros kimenetek kockázatainak csökkentése
  • Egyeztetési technikák vállalati alkalmazásokhoz

Tartalomszűrés és módszertan

  • Tartalomszűrő folyamatok tervezése
  • Módszertani védőintézkedések bevezetése
  • A felhasználói élmény egyensúlyozása a megfelelési igényekkel

Ellenőrző munkafolyamatok

  • Ellenőrző keretek definiálása az Ollama számára
  • A munkafolyamatok integrálása megfelelési rendszerekkel
  • A modell jóváhagyás és ellenőrzési eljárások

Naplózás, nyomkövethetőség és ellenőrizhetőség

  • Biztonságos naplózási gyakorlatok AI-rendszerekhez
  • A modell döntések nyomkövethetősége
  • Ellenőrzési készültség és jelentési mechanizmusok

Eseményvizsgálatok és legjobb gyakorlatok

  • Vállalati telepítések felelős AI elvekkel
  • Tanulságok a valós világbeli ellenőrzési hibákból
  • A fenntartható és etikai AI gyakorlatok kialakítása

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Az AI/ML alapok megértése
  • Ismeret a megfelelési és kormányzati koncepciókból
  • Tapasztalat vállalati IT vagy modell telepítő környezetekben

Audience

  • AI etikai vezetők
  • Megegyezési tisztviselők
  • Jogi és szabályozási mérnökök
  • Vállalati architekták
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák