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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.