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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA Responsable
- Principios de equidad, rendición de cuentas y transparencia
- Impulsores 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 del modelo
- Estrategias para la reducción de sesgos y la mejora de la equidad
- Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad
Prompting Seguro y Alineación
- Diseño de prompts para la seguridad y la confiabilidad
- Mitigación de riesgos de salidas no seguras o dañinas
- Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales
Filtrado y Moderación de Contenido
- Diseño de tuberías 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 seguras de registro para sistemas de IA
- Trazabilidad de las decisiones del modelo
- Liste para auditoría y mecanismos de informes
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Implementaciones 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 con entornos de TI empresarial o implementación de modelos
Público objetivo
- Responsables de ética en IA
- Oficiales de cumplimiento
- Ingenieros legales y regulatorios
- Arquitectos empresariales