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Temario del curso

Introducción a la IA responsable

  • Principios de equidad, responsabilidad y transparencia
  • Impulsores regulatorios para la IA responsable (Ley de IA de la UE, GDPR, 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 reducir sesgos y mejorar la equidad
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad

Prompting seguro y alineación

  • Diseño de prompts para seguridad y confiabilidad
  • Mitigación de riesgos de salidas inseguras 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 sistemas de cumplimiento
  • Procedimientos de aprobación y auditoría de modelos

Registro, trazabilidad y auditabilidad

  • Prácticas de registro seguro para sistemas de IA
  • Trazabilidad de las decisiones de los modelos
  • Preparación para auditorías y mecanismos de informes

Estudios de caso y mejores prácticas

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • 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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