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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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