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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in verantwortungsvolle KI

  • Prinzipien der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz
  • Regulatorische Treiber für verantwortungsvolle KI (EU AI Act, DSGVO usw.)
  • Die Rolle von Ollama in der Unternehmens-KI-Governance

Bias-Erkennung und Minderung

  • Identifizierung von Bias in Modelloutputs
  • Strategien zur Bias-Reduzierung und Verbesserung der Fairness
  • Bewertung der Modellleistung anhand von Fairness-Metriken

Sichere Prompting-Techniken und Ausrichtung

  • Prompt-Design für Sicherheit und Zuverlässigkeit
  • Minderung von Risiken unsicherer oder schädlicher Outputs
  • Ausrichtungstechniken für Unternehmensanwendungen

Inhaltsfilterung und Moderation

  • Design von Inhaltsfilterungs-Pipelines
  • Umsetzung von Moderationsschutzmaßnahmen
  • Gewichtsverhältnis zwischen Nutzererlebnis und Compliance-Anforderungen

Governance-Workflows

  • Definition von Governance-Frameworks für Ollama
  • Workflow-Integration mit Compliance-Systemen
  • Verfahrensweisen für Modellfreigaben und Audits

Protokollierung, Nachverfolgbarkeit und Prüfbarkeit

  • Sichere Protokollierungspraktiken für KI-Systeme
  • Nachverfolgbarkeit von Modellentscheidungen
  • Audit-Bereitschaft und Berichterstattungsmechanismen

Fallstudien und bewährte Praktiken

  • Unternehmensbereitstellungen nach Prinzipien verantwortungsvoller KI
  • Lektionen 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 Enterprise-IT- oder Model-Deployment-Umgebungen

Zielgruppe

  • Verantwortliche für KI-Ethik
  • Compliance-Beauftragte
  • Rechtliche und regulierungstechnische Ingenieure
  • Enterprise-Architekten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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