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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die verantwortungsvolle KI
- Prinzipien der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz
- Regulatorische Treiber für verantwortungsvolle KI (EU AI Act, DSGVO usw.)
- Die Rolle von Ollama in der KI-Governance von Unternehmen
Erkennung und Minderung von Verzerrungen
- Identifizierung von Verzerrungen in Modelloutputs
- Strategien zur Reduzierung von Verzerrungen und Verbesserung der Fairness
- Bewertung der Modellleistung anhand von Fairness-Metriken
Sicheres Prompting und Ausrichtung
- Design von Prompts für Sicherheit und Zuverlässigkeit
- Minderung von Risiken durch unsichere oder schädliche Outputs
- Techniken zur Ausrichtung für Unternehmensanwendungen
Inhaltsfilterung und Moderation
- Design von Pipelines zur Inhaltsfilterung
- Implementierung von Moderationsschutzmaßnahmen
- Gleichgewicht zwischen Nutzererfahrung und Compliance-Anforderungen
Governance-Workflows
- Definition von Governance-Rahmenwerken für Ollama
- Integration von Workflows in Compliance-Systeme
- Verfahren zur Modellfreigabe und -prüfung
Protokollierung, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit
- Sichere Protokollierungspraktiken für KI-Systeme
- Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen
- Bereitschaft für Audits und Berichterstattungsmechanismen
Fallstudien und Best Practices
- Unternehmensbereitstellungen unter Beachtung der Prinzipien der verantwortungsvollen KI
- Lessons Learned aus Governance-Versagen in der Praxis
- Aufbau nachhaltiger und ethischer KI-Praktiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von AI/ML
- Vertrautheit mit Konzepten der Compliance und Governance
- Erfahrung in der Unternehmens-IT oder in Umgebungen für die Modellbereitstellung
Zielgruppe
- Verantwortliche für KI-Ethik
- Compliance-Beauftragte
- Rechtliche und regulatorische Ingenieure
- Unternehmensarchitekten