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

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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