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課程簡介
負責任的人工智能簡介
- 公平性、責任性和透明性原則
- 負責任人工智能的監管驅動因素(歐盟人工智能法案、GDPR等)
- Ollama在企業人工智能治理中的作用
偏見檢測與緩解
- 識別模型輸出中的偏見
- 減少偏見和提高公平性的策略
- 使用公平性指標評估模型性能
安全提示與對齊
- 設計安全和可靠的提示
- 減輕不安全或有害輸出的風險
- 企業應用的對齊技術
內容過濾與審覈
- 設計內容過濾管道
- 實施審覈保障措施
- 平衡用戶體驗與合規需求
治理工作流程
- 爲Ollama定義治理框架
- 工作流程與合規系統的集成
- 模型審批與審計程序
日誌記錄、可追溯性與可審計性
- 人工智能系統的安全日誌記錄實踐
- 模型決策的可追溯性
- 審計準備與報告機制
案例研究與最佳實踐
- 採用負責任人工智能原則的企業部署
- 從現實世界治理失敗中吸取的教訓
- 建立可持續和合乎道德的人工智能實踐
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI/ML基礎知識
- 熟悉合規和治理概念
- 具備企業IT或模型部署環境的經驗
受衆
- AI倫理負責人
- 合規官
- 法律與法規工程師
- 企業架構師
14 時間: