コース概要

責任あるAIの紹介

  • 公正性、説明責任、透明性の原則
  • 責任あるAIへの規制ドライバー(EU AI Act, GDPRなど)
  • OllamaがエンタープライズAIガバナンスで果たす役割

バイアス検出と軽減

  • モデルの出力におけるバイアスの特定
  • バイアス軽減と公平性向上の戦略
  • 公平性指標によるモデル性能評価

安全なプロンプトと一貫性

  • 安全性と信頼性のためのプロンプト設計
  • 不安全または有害な出力のリスク軽減
  • エンタープライズアプリケーションのための一貫性技術

コンテンツフィルタリングとモデレーション

  • コンテンツフィルタリングパイプラインの設計
  • モデレーションセーフガードの実装
  • ユーザーエクスペリエンスとコンプライアンス要件のバランス調整

ガバナンスワークフロー

  • Ollama用のガバナンスフレームワークの定義
  • コンプライアンスシステムとのワークフローアイテグレーション
  • モデル承認と監査手順

ログ記録、追跡可能性、および監査可能性

  • AIシステムのための安全なログ記録実践
  • モデル決定の追跡可能性
  • 監査準備と報告メカニズム

事例研究とベストプラクティス

  • 責任あるAI原則に基づくエンタープライズ展開
  • 実際のガバナンス失敗から学んだ教訓
  • 持続可能で倫理的なAIプラクティスの構築

まとめと次なるステップ

要求

  • AI/MLの基礎的理解
  • コンプライアンスとガバナンス概念への熟悉性
  • エンタープライズITまたはモデル展開環境での経験

対象者

  • AI倫理リーダー
  • コンプライアンスオフィサー
  • 法務および規制エンジニア
  • エンタープライズアーキテクト
 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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