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コース概要
基礎: 技術チーム向けのEU AI法
- 開発者とオペレーターにとって関連する義務と用語
- 第4条における禁止実践を技術的な観点から理解する
- 法的要件をエンジニアリングコントロールにマッピングする
安全で準拠した開発ライフサイクル
- AIプロジェクトのリポジトリ構造とポリシー・アズ・コード
- リスクのあるパターンに対するコードレビューと自動静的チェック
- モデルコンポーネントの依存関係とサプライチェーン管理
準拠のためのCI/CDパイプライン設計
- パイプライン段階: ビルド、テスト、検証、パッケージ化、デプロイ
- ガバナンスゲートと自動ポリシーチェックの統合
- アーティファクトの不変性と系譜追跡
モデルテスト、検証、および安全性チェック
- データ検証とバイアス検出テスト
- パフォーマンス、堅牢性、および対抗的強度のテスト
- 自動承認基準とテストレポート
モデルレジストリ、バージョン管理、および系譜追跡
- MLflowまたは同等のツールを使用したモデルの系譜とメタデータ管理
- モデルとデータセットのバージョン管理による再現性の確保
- 系譜記録と監査可能なアーティファクトの作成
ランタイムコントロール、監視、および可観測性
- 入力、出力、決定のログ記録用の計装
- モデルのドリフト、データのドリフト、パフォーマンス指標の監視
- アラート、自動ロールバック、カナリアデプロイメント
セキュリティ、アクセス制御、およびデータ保護
- モデルのトレーニングとサービング環境の最小権限IAM
- トレーニングデータと推論データの静止時および転送時の保護
- シークレット管理と安全な設定プラクティス
監査可能性と証拠収集
- 機械読み取り可能なログと人間が読めるサマリの生成
- 適合評価と監査に必要な証拠のパッケージ化
- コンプライアンスアーティファクトの保持ポリシーと安全な保管
インシデント対応、レポート作成、および是正措置
- 疑わしい禁止実践や安全性インシデントの検出
- 含まれる範囲の制限、ロールバック、および緩和策の技術的な手順
- ガバナンスと規制当局向けの技術レポートの作成
まとめと次回のステップ
要求
- ソフトウェア開発とデプロイメントのワークフローに関する理解
- コンテナ化と基本的なKubernetes概念に関する経験
- Gitベースのソース制御とCI/CDプラクティスに関する知識
対象者
- AIコンポーネントの開発またはメンテナンスを行う開発者
- デプロイメントを担当するDevOpsおよびプラットフォームエンジニア
- インフラストラクチャとランタイム環境を管理する管理者
14 時間