Đề cương khóa học

Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm

  • Nguyên tắc công bằng, trách nhiệm và minh bạch
  • Các động cơ quy định cho Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm (Đạo luật AI của EU, GDPR, v.v.)
  • Vai trò của Ollama trong quản trị Trí tuệ Nhân tạo doanh nghiệp

Phát hiện và Giảm thiểu Sinh thái

  • Phát hiện sự thiên vị trong kết quả mô hình
  • Các chiến lược để giảm sự thiên vị và cải thiện công bằng
  • Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các chỉ số công bằng

Thiết kế lời nhắc an toàn và Cân bằng

  • Thiết kế lời nhắc cho an toàn và tin cậy
  • Giảm thiểu rủi ro của các đầu ra không an toàn hoặc có hại
  • Các kỹ thuật cân bằng cho ứng dụng doanh nghiệp

Lọc và Điều chỉnh Nội dung

  • Thiết kế đường ống lọc nội dung
  • Triển khai các biện pháp bảo vệ điều chỉnh
  • Cân bằng trải nghiệm người dùng với các yêu cầu tuân thủ

Công tác quản trị

  • Định nghĩa các khung quản trị cho Ollama
  • Tích hợp công việc với các hệ thống tuân thủ
  • Quy trình phê duyệt và kiểm tra mô hình

Nhật ký, Kết quả theo dõi và khả năng kiểm tra

  • Các thực hành ghi nhật ký an toàn cho các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo
  • Kết quả theo dõi quyết định mô hình
  • Chuẩn bị kiểm tra và cơ chế báo cáo

Các trường hợp và các thao tác tốt nhất

  • Triển khai doanh nghiệp với các nguyên tắc Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm
  • Các bài học học được từ các sự thất bại quản trị thực tế
  • Xây dựng các thực hành Trí tuệ Nhân tạo bền vững và đạo đức

Tóm lũy và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các nguyên lý cơ bản của AI/ML
  • Quen với các khái niệm tuân thủ và quản trị
  • Kinh nghiệm trong môi trường IT doanh nghiệp hoặc triển khai mô hình

Đối tượng

  • Trưởng nhóm đạo đức AI
  • Nhân viên tuân thủ
  • Kỹ sư pháp lý và quy định
  • Kiến trúc sư doanh nghiệp
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan