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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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