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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA Responsable

  • Principios de equidad, responsabilidad y transparencia
  • Impulsores regulatorios de la IA responsable (Ley de IA de la UE, GDPR, etc.)
  • El papel de Ollama en la gobernanza de la IA empresarial

Detección y Mitigación de Sesgos

  • Identificación de sesgos en las salidas de los modelos
  • Estrategias para la reducción de sesgos y la mejora de la equidad
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad

Sondeo Seguro y Alineamiento

  • Diseño de prompts para la seguridad y la confiabilidad
  • Mitigación de riesgos de salidas inseguras o perjudiciales
  • Técnicas de alineamiento para aplicaciones empresariales

Filtrado de Contenido y Moderación

  • Diseño de pipelines de filtrado de contenido
  • Implementación de salvaguardas de moderación
  • Equilibrio entre la experiencia de usuario y las necesidades de cumplimiento

Flujos de Trabajo de Gobernanza

  • Definición de marcos de gobernanza para Ollama
  • Integración de flujos de trabajo con sistemas de cumplimiento
  • Procedimientos de aprobación y auditoría de modelos

Registros, Trazabilidad y Audibilidad

  • Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
  • Trazabilidad de las decisiones de los modelos
  • Preparación para auditorías y mecanismos de informes

Estudios de Caso y Mejores Prácticas

  • Implementaciones empresariales con principios de IA responsable
  • Lecciones aprendidas de fallos de gobernanza en el mundo real
  • Construcción de prácticas de IA sostenibles y éticas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de la IA y el ML.
  • Conocimiento de los conceptos de cumplimiento y gobernanza.
  • Experiencia en entornos empresariales de TI o de despliegue de modelos.

Público objetivo

  • Responsables de ética en IA.
  • Oficiales de cumplimiento.
  • Ingenieros legales y regulatorios.
  • Arquitectos empresariales.

Número de participantes


Precio por participante

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