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コース概要

基礎編:技術者向け EU AI法解説

  • 開発者や運用担当者に求められる義務事項および専門用語の解説
  • 技術的観点から見た第4条で禁じられている行為の理解
  • 法的要件とエンジニアリング制御機能との対応関係を把握する

安全かつコンプライアンス順守な開発プロセス

  • AIプロジェクト向けリポジトリ構造とポリシー自動化手法
  • 危険性の高いコードパターン検知のためのレビューおよび静的解析処理
  • モデル関連部品の依存関係管理とサプライチェーン対策

コンプライアンス実現に向けたCI/CDパイプライン設計

  • ビルド・テスト・検証・パッケージ化・デプロイといった各フェーズの整理
  • ガバナンスチェック機能や自動ポリシー判定処理の組み込み方法
  • 成果物の不変性確保と履歴追跡手法の実装

モデル検証・安全性評価処理

  • データ品質検査およびバイアス発生度合いの判定手法
  • 性能検証や頑健性、対攻撃耐性評価実施方法
  • 受け入れ基準自動判定およびテスト結果報告機能の構築

モデル管理・バージョン管理および履歴追跡手法

  • MLflowや同等ツールを用いたモデル情報およびメタデータの整理
  • 再現性確保のためのモデルおよびデータセットのバージョン管理方法
  • 履歴記録保存や監査用文書生成手順の理解

実行時制御・モニタリングおよび可観測性確保手法

  • 入力データ・出力結果・意思決定内容のログ記録手段
  • モデル性能低下やデータ異常状態、パフォーマンス変化の監視手法
  • アラート発報・自動ロールバック機能および段階的リリース運用法

セキュリティ管理・アクセス制御およびデータ保護手法

  • モデル学習・運用環境における最小権限原則の適用方法
  • 保存中および転送時の訓練データや推論情報の保護手法 </li>
  • 機密情報管理および安全な設定運用指針の習得 </li>

監査対応性確保と証拠資料作成手法

  • 機械可読ログおよび人間向け報告書の生成手順 </li>
  • 適合性評価・監査に用いる証拠資料のまとめ方 </li>
  • コンプライアンス文書保持期間設定および安全な保存管理方法 </li>

インシデント対応・報告・是正処置手法

  • 禁止行為や安全性問題の発生察知方法 </li>
  • 影響範囲制限および問題解消に向けた技術的手順 </li>
  • 管理部門および規制機関へ提出する技術報告書の作成指針 </li>

まとめと今後の取り組み方について

要求

  • ソフトウェア開発・デプロイメントのワークフローに関する基本的な理解
  • コンテナ化技術およびKubernetesの基本概念に関する実務経験
  • Gitベースのソース管理やCI/CD手法に精通していること

対象者

  • AI関連コンポーネントを開発・維持する開発者
  • システムデプロイ業務を担うDevOpsおよびプラットフォームエンジニア
  • インフラや実行環境の管理を行う管理者
 14 時間

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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