Kursplan

Introduksjon til ansvarsfull AI

  • Prinsipper for rettferdighet, ansvarsfullhet og gjennomsiktighet
  • Regulatoriske drivkrefter for ansvarsfull AI (EU AI-loven, GDPR, etc.)
  • Rollen til Ollama i bedriftsstyring av AI

Oppdagelse og reduksjon av fordommer

  • Å identifisere fordommer i modellutdata
  • Strategier for reduksjon av fordommer og forbedring av rettferdighet
  • Vurdering av modellytelse med rettferdighetsmetrikker

Sikker prompting og justering

  • Promptdesign for sikkerhet og pålitelighet
  • Reduksjon av risiko for usikre eller skadelige utdata
  • Justeringsteknikker for bedriftsapplikasjoner

Innholdsfiltering og moderering

  • Design av innholdsfilteringspipelines
  • Implementering av modereringssikringer
  • Balansering av brukeropplevelse med overholdelseskrav

Styringsarbeidsflyt

  • Definering av styringsrammeverk for Ollama
  • Integriering av arbeidsflyt med overholdelsessystemer
  • Godkjennings- og revisjonsprosedyrer for modeller

Loggføring, sporbarthet og revisjon

  • Sikre loggføringspraksiser for AI-systemer
  • Sporbarthet av modellbeslutninger
  • Revisjonsberedskap og rapporteringsmekanismer

Tilfeller og beste praksiser

  • Bedriftsutplasseringer med prinsipper for ansvarsfull AI
  • Lærdommer fra reelle styringsfeil
  • Bygging av bærekraftige og etiske AI-praksiser

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse av AI/ML grunnleggende prinsipper
  • Kjennskap med overholdelses- og styringskonsepter
  • Erfaring med IT-miljøer i bedrifter eller miljøer for modellutplasseringer

Målgruppe

  • Ledere for AI-etikk
  • Overholdelsesansvarlige
  • Juridiske og reguleringsansvarlige
  • Bedriftsarkitekter
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories