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 期間 7 時間

コース概要

責任あるAIの基礎

  • 責任あるAIとは何か、なぜソフトウェア開発において重要なのか
  • 原則:公正さ、説明責任、透明性、プライバシー
  • コードベースにおける倫理違反やAIの誤用に関する例

AI生成コードにおけるバイアスと公正さ

  • LLMがトレーニングデータを通じてバイアスを強化する方法
  • バイアスや安全でないコード提案の検出と是正
  • AIハルシネーションと、大規模なエラー導入リスク

ライセンス、出典、知的財産に関する考慮事項

  • オープンソースライセンス(MIT、GPL、Copyleft)の理解
  • LLM生成の出力には出典表示が必要か
  • AI支援コードにおける第三者ライセンス問題の監査

AI支援開発におけるセキュリティとコンプライアンス

  • コードの安全性を確保し、LLMからの安全でないパターンの回避
  • 社内セキュリティガイドラインや業界規制への準拠
  • AI支援の意思決定の監査可能な文書化

開発チームのためのポリシーとガバナンス

  • ソフトウェアチーム向け社内AI利用ポリシーの作成
  • 適切な利用範囲と警鐘の定義
  • ツールの選定とAIアシスタントの責任あるオンボーディング

AI出力の評価と監査

  • チェックリストを使用して生成コンテンツの信頼性を評価
  • AI生成コードの手動および自動レビューの実施
  • ピアレビューと承認プロセスのベストプラクティス

まとめと次のステップ

要求

  • ソフトウェア開発ワークフローの基本的な理解
  • アジャイル、DevOps、または一般的なソフトウェアプロジェクト実践の知識

対象者

  • コンプライアンスチーム
  • 開発者
  • ソフトウェアプロジェクトマネージャー

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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