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Schulungsübersicht
Einführung in Responsible AI
- Prinzipien der Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz
- Regulatorische Treiber für verantwortungsvolle KI (EU-KI-Verordnung, DSGVO usw.)
- Die Rolle von Ollama in der Enterprise-KI-Governance
Bias-Erkennung und -Minderung
- Erkennung von Bias in Modellausgaben
- Strategien zur Verringerung von Bias und Verbesserung der Fairness
- Bewertung der Modellleistung mit Fairness-Metriken
Sichere Prompting-Techniken und Ausrichtung
- Prompt-Design für Sicherheit und Zuverlässigkeit
- Minderung von Risiken durch unsichere oder schädliche Ausgaben
- Ausrichtungstechniken für Unternehmensanwendungen
Content-Filtering und Moderation
- Entwerfen von Content-Filtering-Pipelines
- Implementierung von Moderations-Safeguards
- Ausgewogenheit zwischen Nutzererfahrung und Compliance-Anforderungen
Governance-Workflows
- Definition von Governance-Frameworks für Ollama
- Workflow-Integration mit Compliance-Systemen
- Modellgenehmigungs- und Prüfverfahren
Logging, Nachverfolgbarkeit und Prüfbereitschaft
- Sichere Logging-Praktiken für KI-Systeme
- Nachverfolgbarkeit von Modellentscheidungen
- Vorbereitung auf Audits und Berichterstattungsmechanismen
Fallstudien und Best Practices
- Enterprise-Deployments mit Prinzipien für verantwortungsvolle KI
- Lektionen aus dem Scheitern realer Governance-Prozesse
- Aufbau nachhaltiger und ethischer KI-Praktiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI/ML
- Vertrautheit mit Compliance- und Governance-Konzepten
- Erfahrung mit Enterprise-IT- oder Model-Deployment-Umgebungen
Zielgruppe
- Leiter für KI-Ethik
- Compliance-Beauftragte
- Ingenieure für Recht und Regulierung
- Enterprise-Architekten
14 Stunden