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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA responsable
- Principios de equidad, responsabilidad y transparencia
- Impulsos 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 las salidas de los modelos
- Estrategias para la reducción de sesgos y la mejora de la equidad
- Evaluación del rendimiento de los modelos con métricas de equidad
Sondeo seguro y alineación
- Diseño de sondas para la seguridad y la fiabilidad
- Mitigación de riesgos de salidas no seguras o perjudiciales
- Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales
Filtrado y moderación de contenido
- Diseño de canalizaciones 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
Registros, trazabilidad y auditabilidad
- Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
- Trazabilidad de las decisiones de los modelos
- Preparación para auditorías y mecanismos de informe
Estudios de caso 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 IA/ML
- Conocimiento de conceptos de cumplimiento y gobernanza
- Experiencia en entornos de TI empresarial o de despliegue de modelos
Público objetivo
- Líderes de ética en IA
- Oficiales de cumplimiento
- Ingenieros legales y regulatorios
- Arquitectos empresariales