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 期間 14 時間

コース概要

基礎:技術チームのためのEU AI法案

  • 開発者およびオペレーターに求められる関連する義務と用語
  • 技術的な観点から第4条に基づく禁止行為の理解
  • 法的要求事項をエンジニアリング制御にマッピングする

安全でコンプライアンス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化された静的チェック
  • モデルコンポーネントの依存関係およびサプライチェーン管理

コンプライアンス対応CI/CDパイプラインの設計

  • パイプラインステージ:ビルド、テスト、検証、パッケージング、デプロイ
  • ガバナンスゲートと自動化ポリシーチェックの統合
  • 成果物の不変性と出所追跡

モデルテスト、検証、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、敵対的レジリエンス(耐性)のテスト
  • 自動化された受け入れ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、出所

  • MLflowまたは同等のツールによるモデル系譜とメタデータの使用
  • 再現性を高めるためのモデルとデータセットのバージョン管理
  • 出所の記録と監査対応可能な成果物の生成

ランタイム制御、監視、可観測性

  • 入力、出力、意思決定のログ記録のための計装
  • モデルドリフト、データドリフト、パフォーマンスメトリックの監視
  • 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、データ保護

  • モデル学習およびサービング環境のための最小権限IAM
  • 保存中および送信中の学習データと推論データの保護
  • 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

  • 機械可読なログと人間可読な要約の生成
  • 適合性評価および監査のための証拠のパッケージング
  • コンプライアンス成果物の保持ポリシーと安全な保存

インシデント対応、報告、是正

  • 疑わしい禁止行為または安全性インシデントの検出
  • 封じ込め、ロールバック、緩和のための技術的ステップ
  • ガバナンス機関および規制当局向けの技術報告書の準備

まとめと次のステップ

要求

  • ソフトウェア開発およびデプロイメントワークフローの理解
  • コンテナ化およびKubernetesの基礎概念に関する経験
  • Gitベースのソース管理およびCI/CDプラクティスへの精通

対象読者

  • AIコンポーネントの構築または維持管理に従事する開発者
  • デプロイメント責任を負う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およびランタイム環境の管理を担当する管理者

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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