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 Duración 14 horas

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 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

Sollicitación segura y alineación

  • Diseño de prompts para la seguridad y la confiabilidad
  • Atenuación de los riesgos de salidas no seguras o dañinas
  • Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales

Filtrado y moderación de contenido

  • Diseño de 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 los sistemas de cumplimiento
  • Procedimientos de aprobación de modelos y auditorías

Registros, trazabilidad y auditoría

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

Estudios de casos y mejores prácticas

  • Despliegues 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/ML
  • Familiaridad con los conceptos de cumplimiento normativo y gobernanza
  • Experiencia con entornos de TI empresarial o despliegue de modelos

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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