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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