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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die verantwortungsvolle KI
- Prinzipien der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz
- Regulatorische Treiber für verantwortungsvolle KI (EU AI Act, DSGVO usw.)
- Die Rolle von Ollama in der KI-Governance im Unternehmen
Bias-Erkennung und Minderung
- Erkennung von Bias in Modell-Outputs
- Strategien zur Verringerung von Bias und Verbesserung der Fairness
- Bewertung der Modellleistung anhand von Fairness-Metriken
Sicheres Prompting und Ausrichtung
- Entwurf von Prompts für Sicherheit und Zuverlässigkeit
- Minderung von Risiken durch unsichere oder schädliche Outputs
- Alignierungstechniken für Unternehmensanwendungen
Inhaltsfilterung und Moderation
- Gestaltung von Inhaltsfilterungs-Pipelines
- Implementierung von Moderationsschutzmaßnahmen
- Ausgleich zwischen Nutzererfahrung und Compliance-Bedürfnissen
Governance-Workflows
- Definition von Governance-Frameworks für Ollama
- Integration von Workflows mit Compliance-Systemen
- Modellgenehmigung und Audit-Verfahren
Protokollierung, Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit
- Sichere Protokollierungspraktiken für KI-Systeme
- Nachverfolgbarkeit von Modellentscheidungen
- Erweiterbarkeit für Audits und Berichterstattungsmechanismen
Fallstudien und Best Practices
- Unternehmensdeployment mit Prinzipien der verantwortungsvollen KI
- Lernen aus Governance-Fehlern in der Praxis
- Aufbau nachhaltiger und ethischer KI-Praktiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Grundlagen der KI/ML
- Vertrautheit mit Konzepten der Compliance und Governance
- Erfahrung mit unternehmensweiten IT- oder Modell-Deployment-Umgebungen
Zielgruppe
- Verantwortliche für KI-Ethik
- Compliance-Officer
- Ingenieure für Recht und Regulierung
- Unternehmensarchitekten