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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 empresarial de IA

Detección y mitigación de sesgos

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

Comandos seguros y alineación

  • Diseño de comandos 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 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 auditablez

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

Análisis de casos y mejores prácticas

  • Implementaciones empresariales con principios de IA responsable
  • Lecciones aprendidas de fracasos reales en 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 implementación 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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