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Temario del curso

Introducción a la IA responsable

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

Detección y mitigación de sesgos

  • Identificación de sesgos en los resultados de los modelos
  • Estrategias para reducir el sesgo y mejorar la equidad
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad

Interacción segura y alineación

  • Diseño de prompts para seguridad y fiabilidad
  • Mitigación de riesgos de resultados inseguros o dañinos
  • Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales

Filtrado y moderación de contenido

  • Diseño de tuberías (pipelines) de filtrado de contenido
  • Implementación de salvaguardas de moderación
  • Equilibrio entre la experiencia del 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

Registro, trazabilidad y auditabilidad

  • Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
  • Trazabilidad de las decisiones del modelo
  • Preparación para auditorías y mecanismos de reporte

Estudios de caso y mejores prácticas

  • Despliegues empresariales con principios de IA responsable
  • Lecciones aprendidas de fracasos reales en gobernanza
  • Construcción de prácticas de IA sostenibles y éticas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de IA/ML
  • Conocimiento de conceptos de cumplimiento y gobernanza
  • Experiencia en entornos de TI empresarial o despliegue de modelos

Público objetivo

  • Líderes de ética en IA
  • Oficiales de cumplimiento
  • Ingenieros legales y regulatorios
  • Arquitectos empresariales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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