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Temario del curso

Introducción a la IA Responsable

  • Principios de equidad, responsabilidad y transparencia
  • Impulsores regulatorios para una IA responsable (Reglamento de IA de la UE, GDPR, etc.)
  • El papel de Ollama en la gobernanza de la IA empresarial

Detección y Mitigación de Sesgos

  • Identificación de sesgos en las salidas del modelo
  • Estrategias para reducir el sesgo y mejorar la equidad
  • Evaluar el rendimiento del modelo con métricas de equidad

Ingeniería Segura de Prompts y Alineación

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

Filtrado y Moderación de Contenido

  • Diseño de tuberías (pipelines) de filtrado de contenido
  • Implementación de salvaguardas de moderación
  • Equilibrar la experiencia del usuario con 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, Rastreabilidad y Audibilidad

  • Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
  • Rastreabilidad de las decisiones del modelo
  • Preparación para auditorías y mecanismos de informes

Casos de Estudio y Mejores Prácticas

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de IA/ML
  • Familiaridad con conceptos de cumplimiento y gobernanza
  • Experiencia en 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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