Temario del curso

Introducción a la IA Responsable

  • Principios de equidad, rendición de cuentas y transparencia
  • Motores regulatorios para la IA responsable (Regulación AI de la UE, RGPD, etc.)
  • El papel de Ollama en la gobernanza empresarial de la IA

Detección y Mitigación de Sesgos

  • Detectar sesgos en las salidas del modelo
  • Estrategias para reducir sesgos e mejorar equidad
  • Evaluación del desempeño del modelo con métricas de equidad

Prompting Seguro y Alineamiento

  • Diseño de prompts para seguridad y confiabilidad
  • Mitigar riesgos de salidas inseguras o dañinas
  • Técnicas de alineación para aplicaciones empresariales

Filtrado de Contenido y Moderación

  • Diseño de pipelines de filtrado de contenido
  • Implementación de medidas de moderación
  • Equilibrar la experiencia del usuario con las necesidades de cumplimiento

Flujos de Trabajo de Gobernanza

  • Definir marcos de gobernanza para Ollama
  • Integración del flujo de trabajo con sistemas de cumplimiento
  • Procedimientos de aprobación y auditoría de modelos

Registro, Rastreabilidad y Auditable

  • Prácticas seguras de registro para sistemas de IA
  • Rastreabilidad de decisiones del modelo
  • Preparación para auditorías y mecanismos de informe

Casos de Estudio y Mejores Prácticas

  • Implementaciones empresariales con principios de IA responsable
  • Lecciones aprendidas a partir de fallos reales en la gobernanza
  • Construcción de prácticas de AI sostenibles y éticas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de IA/ML
  • Familiaridad con conceptos de cumplimiento y gobernanza
  • Experiencia en entornos de IT empresarial o implementación de modelos

Público Objetivo

  • Líderes éticos en IA
  • Oficiales de cumplimiento
  • Ingenieros legales y regulatorios
  • Arquitectos empresariales
 14 Horas

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