Temario del curso
Fundamentos de la IA Responsable
- ¿Qué es la IA responsable y por qué resulta crucial en el desarrollo de software?
- Principios clave: equidad, rendición de cuentas, transparencia y privacidad
- Ejemplos de fallos éticos e incidentes de mal uso de la IA en códigos informáticos
Sesgo y equidad en el código generado por IA
- De qué manera los modelos de lenguaje pueden perpetuar sesgos a partir de sus datos de entrenamiento
- Detección y corrección de sugerencias de código que resulten poco equitativas o peligrosas
- Los fenómenos de alucinación en IA y el riesgo de generar errores masivos en el software
Licencias, atribución y aspectos vinculados a la propiedad intelectual
- Conceptos esenciales sobre licencias de software de código abierto (MIT, GPL, Copyleft)
- ¿Requiere el contenido generado por modelos de lenguaje que se incluya la correspondiente atribución?
- Cómo auditar código asistido por IA para identificar posibles problemas derivados de licencias de terceros
Seguridad y cumplimiento normativo en el desarrollo con ayuda de la IA
- Garantizar que el código creado resulte seguro y evitar patrones proclives a vulnerabilidades generados por los modelos de lenguaje
- Cumplimiento tanto de las pautas internas de seguridad empresarial como de la normativa sectorial vigente
- Documentación verificable relativa a las decisiones adoptadas con asistencia de IA
Políticas y gobernanza destinadas a equipos desarrolladores
- Elaboración de directrices internas para el uso responsable de la IA por parte de los equipos de programación
- Determinación de casos no permitidos y señales de alerta al emplear estas herramientas digitales
- Selección apropiada de herramientas y metodología adecuada para la incorporación segura de asistentes basados en IA
Evaluación y verificación crítica del contenido generado mediante IA
- Aplicación de listas de comprobación con el fin de juzgar el grado de fiabilidad del material producido por máquinas
- Realización tanto de revisiones manuales como automáticas del código informático elaborado con ayuda computacional
- Técnicas recomendadas para establecer procesos colaborativos de revisión y autorización de desarrolladores
Resumen final y futuras perspectivas
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre flujos de trabajo en el desarrollo de software
- Familiaridad con metodologías ágiles, DevOps o prácticas generales de gestión de proyectos de software
Público objetivo
- Equipos de cumplimiento normativo
- Desarrolladores
- Gestores de proyectos de software
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Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática