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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA responsable
- Principios de equidad, rendición de cuentas y transparencia
- Impulsores regulatorios para la IA responsable (Ley de IA de la UE, RGPD, etc.)
- El papel de Ollama en la gobernanza de la IA corporativa
Detección y mitigación de sesgos
- Identificación de sesgos en las salidas del modelo
- Estrategias para la reducción de sesgos y la mejora de la equidad
- Evaluación del rendimiento del modelo con métricas de equidad
Creación de prompts seguros y alineación
- Diseño de prompts para la seguridad y la fiabilidad
- Atenuación de los riesgos de salidas inseguras o dañinas
- Técnicas de alineación para aplicaciones corporativas
Filtrado y moderación de contenido
- Diseño de pipelines 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 seguras de registro para sistemas de IA
- Trazabilidad de las decisiones del modelo
- Preparación para auditorías y mecanismos de informes
Estudios de caso y mejores prácticas
- Despliegues corporativos con principios de IA responsable
- Lecciones aprendidas de fallos de gobernanza en el mundo real
- Construcción de prácticas de IA sostenibles y éticas
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de IA/ML
- Conocimiento de los conceptos de cumplimiento y gobernanza
- Experiencia en entornos de TI corporativa o despliegue de modelos
Audiencia
- Líderes de ética en IA
- Oficiales de cumplimiento
- Engineers legales y regulatorios
- Arquitectos corporativos