Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 7 horas
Temario del curso
Fundamentos de la IA Responsable
- ¿Qué es la IA responsable y por qué es importante en el desarrollo de software?
- Principios: equidad, rendición de cuentas, transparencia y privacidad
- Ejemplos de fallos éticos y mal uso de la IA en bases de código
Sesgo y Equidad en el Código Generado por IA
- Cómo los LLM (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) pueden reforzar sesgos a través de los datos de entrenamiento
- Detección y remediación de sugerencias de código sesgadas o inseguras
- Alucinaciones de la IA y el riesgo de introducir errores a gran escala
Consideraciones sobre Licencias, Atribución y Propiedad Intelectual
- Comprensión de las licencias de código abierto (MIT, GPL, Copyleft)
- ¿Requieren las salidas generadas por LLM atribución?
- Auditoría del código asistido por IA para detectar problemas de licencias de terceros
Seguridad y Cumplimiento Normativo en el Desarrollo Asistido por IA
- Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de los LLM
- Cumplimiento de las pautas de seguridad internas y regulaciones de la industria
- Documentación auditable de la toma de decisiones asistida por IA
Política y Gobernanza para Equipos de Desarrollo
- Creación de políticas internas de uso de la IA para equipos de software
- Definición de usos aceptables y señales de alerta
- Selección de herramientas y incorporación responsable de asistentes de IA
Evaluación y Auditoría de la Salida de la IA
- Uso de listas de verificación para evaluar la fiabilidad del contenido generado
- Realización de revisiones manuales y automatizadas del código generado por IA
- Mejores prácticas para los procesos de revisión por pares y aprobación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los flujos de trabajo del desarrollo de software
- Conocimiento de las prácticas de Agile, DevOps o de proyectos de software en general
Audiencia
- Equipos de cumplimiento normativo
- Desarrolladores
- Gerentes de proyectos de software
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática