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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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