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期間 14 時間
コース概要
責任あるAIへの入門
- 公平性、説明責任、透明性の原則
- 責任あるAIのための規制的要因(EU AI法案、GDPRなど)
- OllamaのエンタープライズAIガバナンスにおける役割
バイアスの検出と軽減
- モデル出力におけるバイアスの識別
- バイアス削減と公平性向上のための戦略
- 公平性指標を用いたモデルパフォーマンスの評価
セーフプロンプティングとアライメント
- 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リスクの軽減
- エンタープライズアプリケーション向けのアライメント技術
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
- ユーザー体験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のため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統合
- モデル承認と監査手続
ログ記録、追跡可能性、監査可能性
- AIシステムのための安全なログ記録の実践
- モデルの意思決定の追跡可能性
- 監査対応の準備と報告メカニズム
ケーススタディとベストプラクティス
- 責任あるAIの原則を組み込んだエンタープライズデプロイ
- 実際のガバナンス失敗事例から得られる教訓
- 持続可能かつ倫理的なAI実務の構築
まとめと次のステップ
要求
- AI/MLの基礎知識
- コンプライアンスとガバナンスの概念への熟悉
- エンタープライズITまたはモデルデプロイ環境での経験
対象者
- AI倫理リード
- コンプライアンス責任者
- 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