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Programa del Curso
Introducción a la IA Responsable
- Principios de equidad, rendición de cuentas y transparencia
- Motores regulatorios para la IA responsable (Regulación AI de la UE, RGPD, etc.)
- El papel de Ollama en la gobernanza empresarial de la IA
Detección y Mitigación de Sesgos
- Detectar sesgos en las salidas del modelo
- Estrategias para reducir sesgos e mejorar equidad
- Evaluación del desempeño del modelo con métricas de equidad
Prompting Seguro y Alineamiento
- Diseño de prompts para seguridad y confiabilidad
- Mitigar riesgos de salidas inseguras o dañinas
- Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales
Filtrado de Contenido y Moderación
- Diseño de pipelines de filtrado de contenido
- Implementación de medidas de moderación
- Equilibrar la experiencia del usuario con las necesidades de cumplimiento
Flujos de Trabajo de Gobernanza
- Definir marcos de gobernanza para Ollama
- Integración del flujo de trabajo con sistemas de cumplimiento
- Procedimientos de aprobación y auditoría de modelos
Registro, Rastreabilidad y Auditable
- Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
- Rastreabilidad de decisiones del modelo
- Preparación para auditorías y mecanismos de informe
Casos de Estudio y Mejores Prácticas
- Implementaciones empresariales con principios de IA responsable
- Lecciones aprendidas a partir de fallos reales en la gobernanza
- Construcción de prácticas de AI sostenibles y éticas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de IA/ML
- Familiaridad con conceptos de cumplimiento y gobernanza
- Experiencia en entornos de IT empresarial o implementación de modelos
Público Objetivo
- Líderes éticos en IA
- Oficiales de cumplimiento
- Ingenieros legales y regulatorios
- Arquitectos empresariales
14 Horas