Eğitim İçeriği

Sorumlu AI'ye Giriş

  • Eşitlik, sorumluluk ve şeffaflık ilkeleri
  • Sorumlu AI için düzenleyici unsurlar (AB AI Kanunu, GDPR vb.)
  • Ollama'nın işletmecilik AI yönetimi içindeki rolü

Önyükselik Tespit ve Azaltma

  • Model çıktılarındaki önyüksellikleri tespit etme
  • Önyüksellik azaltma ve eşitlik geliştirme stratejileri
  • Eşitlik ölçütleriyle model performansını değerlendirme

Güvenli Tetikleme ve Uyumlandırma

  • Güvenlik ve dayanıklılık için tetikleme tasarımı
  • Guvenli olmayan veya zararlı çıktı risklerini azaltma
  • Olası uygulamalar için uyumlandırma teknikleri

İçerik Filtrelemesi ve Düzenleme

  • İçerik filtreleme boru hatlarını tasarlamak
  • Düzenleme önlemlerini uygulama
  • Kullanıcı deneyimini uyumluluk ihtiyaçlarıyla dengelendirme

Yönetim İş Akışları

  • Ollama için yönetimsel çerçeveleri tanımlamak
  • Uyumluluk sistemleriyle iş akışı tümleştirmesi
  • Model onayı ve denetleme prosedürleri

Kaydetme, izlenebilirlik ve Denetlenebilirlik

  • AI sistemler için güvenli kaydetme uygulamaları
  • Model kararlarının izlenebilirliği
  • Denetim hazırlığı ve raporlama mekanizmaları

Dosya İncelemeleri ve İyi Uygulamalar

  • Sorumlu AI ilkeleriyle işletmecilik dağıtımları
  • Gerçek dünya yönetim başarısızlıklarından öğrendiklerimiz
  • Mevcut ve etik AI uygulamaları inşası

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI/ML temel konularını anlamak
  • Uyumluluk ve yönetim kavramlarıyla tanışıklık
  • Kurumsal IT veya model dağıtım ortamları deneyimi

Hedef Kitle

  • AI etiği liderleri
  • Uyumluluk görevlileri
  • Hukuki ve düzenleyici mühendisler
  • Kurumsal mimarlar
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler