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Temario del curso

Introducción a la IA responsable

  • Principios de equidad, rendición de cuentas y transparencia
  • Motivadores regulatorios para una IA responsable (Reglamento de IA de la UE, RGPD, etc.)
  • El papel de Ollama en la gobernanza de la IA empresarial

Detección y mitigación de sesgos

  • Identificación de sesgos en las salidas de los modelos
  • Estrategias para la reducción de sesgos y mejora de la equidad
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad

Prompts seguros y alineación

  • Diseño de prompts para seguridad y confiabilidad
  • Mitigación de riesgos de salidas inseguras o dañinas
  • Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales

Filtrado de contenido y moderación

  • 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 de registro seguro para sistemas de IA
  • Trazabilidad de las decisiones del modelo
  • Preparación para auditorías y mecanismos de informes

Estudios de caso y mejores prácticas

  • Despliegues empresariales con principios de IA responsable
  • Lecciones aprendidas de fallas reales en la gobernanza
  • Construcción de prácticas sostenibles y éticas de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • 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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