課程簡介

負責任的人工智能簡介

  • 公平性、責任性和透明性原則
  • 負責任人工智能的監管驅動因素(歐盟人工智能法案、GDPR等)
  • Ollama在企業人工智能治理中的作用

偏見檢測與緩解

  • 識別模型輸出中的偏見
  • 減少偏見和提高公平性的策略
  • 使用公平性指標評估模型性能

安全提示與對齊

  • 設計安全和可靠的提示
  • 減輕不安全或有害輸出的風險
  • 企業應用的對齊技術

內容過濾與審覈

  • 設計內容過濾管道
  • 實施審覈保障措施
  • 平衡用戶體驗與合規需求

治理工作流程

  • 爲Ollama定義治理框架
  • 工作流程與合規系統的集成
  • 模型審批與審計程序

日誌記錄、可追溯性與可審計性

  • 人工智能系統的安全日誌記錄實踐
  • 模型決策的可追溯性
  • 審計準備與報告機制

案例研究與最佳實踐

  • 採用負責任人工智能原則的企業部署
  • 從現實世界治理失敗中吸取的教訓
  • 建立可持續和合乎道德的人工智能實踐

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解AI/ML基礎知識
  • 熟悉合規和治理概念
  • 具備企業IT或模型部署環境的經驗

受衆

  • AI倫理負責人
  • 合規官
  • 法律與法規工程師
  • 企業架構師
 14 時間:

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