Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einführung in verantwortungsvolle KI

  • Prinzipien der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz
  • Regulatorische Treiber für verantwortungsvolle KI (EU-AI-Gesetz, DSGVO usw.)
  • Die Rolle von Ollama in der Enterprise-KI-Governance

Bias-Erkennung und -Minderung

  • Identifizierung von Bias in Modellausgaben
  • Strategien zur Bias-Reduktion und Fairness-Verbesserung
  • Bewertung der Modellleistung mit Fairness-Metriken

Sichere Prompting-Techniken und Alignment

  • Prompt-Design für Sicherheit und Zuverlässigkeit
  • Minderung von Risiken durch unsichere oder schädliche Ausgaben
  • Alignment-Techniken für Enterprise-Anwendungen

Inhaltsfilterung und Moderation

  • Entwurf von Inhaltsfilterungs-Pipelines
  • Implementierung von Moderations-Safeguards
  • Ausbalancieren der Benutzererfahrung mit Compliance-Anforderungen

Governance-Workflows

  • Definition von Governance-Frameworks für Ollama
  • Workflow-Integration mit Compliance-Systemen
  • Modellgenehmigung und Audit-Verfahren

Logging, Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit

  • Sichere Logging-Praktiken für KI-Systeme
  • Nachverfolgbarkeit von Modellentscheidungen
  • Audit-Bereitschaft und Reporting-Mechanismen

Case Studies und Best Practices

  • Enterprise-Implementierungen mit verantwortungsvollen KI-Prinzipien
  • Erfahrungen aus gescheiterten Governance-Fällen in der Praxis
  • Aufbau nachhaltiger und ethischer KI-Praktiken

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der KI/ML-Grundlagen
  • Bekanntheit mit Compliance- und Governance-Konzepten
  • Erfahrung mit Enterprise-IT oder Model-Deployment-Umgebungen

Zielgruppe

  • Leitende Personen für KI-Ethik
  • Compliance-Beamt:innen
  • Jurist:innen und Regulatory Engineers
  • Enterprise-Architekt:innen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien