Plan du cours

Introduction à l'IA Responsable

  • Principes d'équité, de responsabilité et de transparence
  • Pilotes réglementaires pour une IA responsable (Règlement UE sur l'IA, RGPD, etc.)
  • Rôle d'Ollama dans la gouvernance de l'IA en entreprise

Détection et Atténuation des Biais

  • Identification des biais dans les sorties du modèle
  • Stratégies pour réduire les biais et améliorer l'équité
  • Évaluation de la performance du modèle avec des métriques d'équité

Sollicitations Sécurisées et Alignement

  • Conception de sollicitations pour la sécurité et la fiabilité
  • Mitigation des risques de sorties non sécurisées ou nuisibles
  • Téchniques d'alignement pour les applications en entreprise

Filtrage du Contenu et Modération

  • Conception de pipelines de filtrage du contenu
  • Mise en œuvre de mesures de modération
  • Balancing expérience utilisateur avec les besoins d'adéquation réglementaire

Flux de Travail de Gouvernance

  • Définition des cadres de gouvernance pour Ollama
  • Intégration du flux de travail avec les systèmes de conformité
  • Procédures d'approbation et d'audit des modèles

Journalisation, Traçabilité et Auditabilité

  • Pratiques sécurisées de journalisation pour les systèmes IA
  • Traçabilité des décisions du modèle
  • Préparation à l'audit et mécanismes de rapport

Cas Practiques et Meilleures Pratiques

  • Déploiements d'entreprise avec les principes d'IA responsable
  • Leçons tirées des échecs de gouvernance en situation réelle
  • Mise en place de pratiques durables et éthiques pour l'IA

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de l'IA/ML
  • Familiarité avec les concepts de conformité et de gouvernance
  • Expérience dans les environnements IT d'entreprise ou de déploiement de modèles

Public cible

  • Chefs de l'éthique de l'IA
  • Officiers de conformité
  • Ingénieurs juridiques et réglementaires
  • Architectes d'entreprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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