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Plan du cours

Introduction à l'IA responsable

  • Principes d'équité, de reddition des comptes et de transparence
  • Conducteurs réglementaires pour l'IA responsable (loi IA de l'UE, RGPD, etc.)
  • Le rôle d'Ollama dans la gouvernance de l'IA enterprise

Détection et atténuation des biais

  • Identification des biais dans les sorties des modèles
  • Stratégies de réduction des biais et d'amélioration de l'équité
  • Évaluation des performances des modèles à l'aide de métriques d'équité

Prompting sécurisé et alignement

  • Conception de prompts pour la sécurité et la fiabilité
  • Atténuation des risques liés aux sorties non sécurisées ou nuisibles
  • Techniques d'alignement pour les applications enterprise

Filtrage et modération du contenu

  • Conception de pipelines de filtrage du contenu
  • Mise en place de sauvegardes de modération
  • Équilibre entre l'expérience utilisateur et les besoins de conformité

Flux de travail de gouvernance

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

Journalisation, traçabilité et auditabilité

  • Pratiques de journalisation sécurisée pour les systèmes d'IA
  • Traçabilité des décisions des modèles
  • Préparation à l'audit et mécanismes de reporting

Études de cas et meilleures pratiques

  • Déploiements enterprise fondés sur les principes de l'IA responsable
  • Leçons tirées des échecs de gouvernance dans le monde réel
  • Construction de pratiques d'IA durables et éthiques

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de l'IA et du ML
  • Connaissance des concepts de conformité et de gouvernance
  • Expérience dans des environnements IT d'entreprise ou de déploiement de modèles

Public cible

  • Responsables éthique de l'IA
  • Officiers de conformité
  • Ingénieurs juridiques et réglementaires
  • Architectes enterprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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