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課程時長 14 時間:
課程簡介
負責任 AI 入門
- 公平性、問責制和透明度的原則
- 負責任 AI 的監管驅動力(例如:歐盟 AI 法案、GDPR 等)
- Ollama 在企業 AI 治理中的角色
偏差偵測與緩解
- 識別模型輸出中的偏差
- 減少偏差和提高公平性的策略
- 使用公平性指標評估模型效能
安全提示詞與對齊
- 為安全性和可靠性設計提示詞
- 緩解不安全或有害輸出的風險
- 企業應用的對齊技術
內容過濾與內容管理
- 設計內容過濾管道
- 實施內容管理保護措施
- 在用戶體驗與合規性需求之間取得平衡
治理流程
- 為 Ollama 定義治理框架
- 與合規性系統的流程整合
- 模型核准與稽核程序
記錄、可追溯性與可審計性
- AI 系統的 secure logging 實務
- 模型決策的可追溯性
- 稽核準備與報告機制
案例研究與最佳實務
- 遵循負責任 AI 原則的企業部署
- 從實際治理失敗中吸取的教訓
- 建立永續且合乎倫理的 AI 實務
總結與後續步驟
最低要求
- 了解 AI/ML 基礎
- 熟悉合規性與治理概念
- 有企業 IT 或模型部署環境的經驗
目標受眾
- AI 倫理負責人
- 合規官
- 法律與法規工程師
- 企業架構師