Formation Responsible AI in Software Development
Responsible AI in Software Development is a foundational course that addresses the ethical, legal, and governance considerations when using AI tools in the software development process. The course emphasizes transparency, fairness, intellectual property concerns, and safe deployment of AI-generated code.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level technical and non-technical professionals who wish to ensure ethical, compliant, and risk-aware use of AI in their software projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Identify and mitigate ethical and legal risks associated with AI-assisted development.
- Understand bias in AI-generated code and how to evaluate fairness.
- Manage software licenses and attribution related to AI-generated content.
- Establish governance, policy, and compliance frameworks for AI use in development teams.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan du cours
Foundations of Responsible AI
- What is responsible AI and why it matters in software development
- Principles: fairness, accountability, transparency, and privacy
- Examples of ethical failures and AI misuse in codebases
Bias and Fairness in AI-Generated Code
- How LLMs can reinforce bias through training data
- Detecting and remediating biased or unsafe code suggestions
- AI hallucination and the risk of introducing errors at scale
Licensing, Attribution, and IP Considerations
- Understanding open-source licenses (MIT, GPL, Copyleft)
- Do LLM-generated outputs require attribution?
- Auditing AI-assisted code for third-party licensing issues
Security and Compliance in AI-Assisted Development
- Ensuring code safety and avoiding insecure patterns from LLMs
- Compliance with internal security guidelines and industry regulations
- Auditable documentation of AI-assisted decision-making
Policy and Governance for Development Teams
- Creating internal AI usage policies for software teams
- Defining acceptable use and red flags
- Tool selection and responsible onboarding of AI assistants
Evaluating and Auditing AI Output
- Using checklists to assess trustworthiness of generated content
- Conducting manual and automated reviews of AI-generated code
- Best practices for peer-review and sign-off processes
Summary and Next Steps
Pré requis
- Basic understanding of software development workflows
- Familiarity with Agile, DevOps, or general software project practices
Audience
- Compliance teams
- Developers
- Software project managers
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Responsible AI in Software Development - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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- Mettre en place et configurer GitHub Copilot pour le développement Python.
- Tirer parti de Copilot pour écrire un code Python efficace.
- Déboguer des applications Python en utilisant des suggestions générées par l'IA.
- Automatiser les tâches de codage répétitives et améliorer l'efficacité du flux de travail.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer GitHub Copilot pour les projets de développement front-end.
- Tirer parti de Copilot pour générer efficacement du code HTML, CSS et JavaScript.
- Améliorer les processus de conception UI/UX en utilisant des suggestions de code générées par l'IA.
- Améliorer les flux de travail frontaux avec des stratégies d'intégration pratiques de Copilot.
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14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AQ de niveau intermédiaire, aux développeurs et aux chefs d'équipe qui souhaitent tirer parti de GitHub Copilot pour un débogage plus efficace, l'amélioration de la qualité du code et la rationalisation de la révision du code.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer GitHub Copilot à des fins de débogage et de revue de code.
- Utiliser Copilot pour identifier et résoudre efficacement les bogues.
- Améliorer la qualité du code avec des suggestions assistées par l'IA.
- Rationaliser les processus de revue de code grâce aux capacités de Copilot.
- Collaborer efficacement en utilisant Copilot dans des environnements d'équipe.
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14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent optimiser les flux de travail de l'équipe, améliorer les pratiques de codage collaboratif et gérer efficacement l'utilisation de Copilot dans des environnements multi-développeurs.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer GitHub Copilot pour les environnements d'équipe.
- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
- Optimiser les flux de travail de l'équipe en utilisant les fonctionnalités de Copilot.
- Gérer l'intégration de Copilot dans des projets multi-développeurs.
- Maintenir une qualité de code et des normes cohérentes au sein des équipes.
- Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour répondre aux besoins spécifiques de l'équipe.
- Combiner Copilot avec d'autres outils de collaboration pour plus d'efficacité.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Utiliser GitHub Copilot pour aider à la rédaction des scripts shell, aux configurations et aux pipelines CI/CD.
- Tirer parti de l'achèvement du code IA dans les fichiers YAML et GitHub Actions.
- Accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
- Appliquer Copilot de manière responsable avec une compréhension des limites de l'IA et des meilleures pratiques.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des formations
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