Intrati in legatura
 Durata 7 ore

Schița de curs

Fundamentele AI-ului responsabil

  • Ce este AI-ul responsabil și de ce contează în dezvoltarea de software
  • Principii: corectitudine, responsabilitate, transparență și confidențialitate
  • Exemple de eșecuri etice și utilizare greșită a AI în bazele de cod

Bias și corectitudine în codul generat de AI

  • Cum pot LLM-urile să întărească bias-ul prin datele de antrenare
  • Detectarea și remedierea sugestiilor de cod părtinitoare sau nesigure
  • Halucinația AI și riscul introducerii de erori la scară largă

Licențiere, atribuire și considerente de proprietate intelectuală

  • Înțelegerea licențelor open-source (MIT, GPL, Copyleft)
  • Necesită rezultatele generate de LLM atribuire?
  • Auditarea codului asistat de AI pentru probleme de licențiere de la terți

Securitate și conformitate în dezvoltarea asistată de AI

  • Asigurarea siguranței codului și evitarea modelelor nesigure de la LLM-uri
  • Conformitatea cu ghidurile interne de securitate și reglementările din industrie
  • Documentație auditabilă a procesului decizional asistat de AI

Politici și guvernanță pentru echipele de dezvoltare

  • Crearea de politici interne de utilizare a AI pentru echipele software
  • Definirea utilizării acceptabile și a semnalelor de alarmă
  • Selecția instrumentelor și onboarding responsabil al asistenților AI

Evaluarea și auditarea rezultatelor AI

  • Utilizarea listelor de verificare pentru a evalua fiabilitatea conținutului generat
  • Efectuarea de revizuiri manuale și automate ale codului generat de AI
  • Cele mai bune practici pentru procesele de peer-review și aprobare

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a fluxurilor de lucru în dezvoltarea software
  • Familiaritate cu Agile, DevOps sau practici generale de proiecte software

Public țintă

  • Echipe de conformitate
  • Dezvoltatori
  • Manageri de proiecte software

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite