Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Fundamentele IA Responsabile
- Ce este IA responsabilă și de ce este importantă în dezvoltarea de software
- Principii: corectitudine, responsabilitate, transparență și confidențialitate
- Exemple de eșecuri etice și utilizări greșite ale IA în coduri sursă
Părtinire și Corectitudine în Codul Generat de IA
- Cum modelele de limbaj mare (LLM) pot perpetua părtinirea prin datele de antrenament
- Detectarea și remedierea sugestiilor de cod părtinitoare sau nesigure
- Halucinația IA și riscul de a introduce erori la scară largă
Licențiere, Atribuire și Considerații de Proprietate Intelectuală
- Înțelegerea licențelor open-source (MIT, GPL, Copyleft)
- Necesită ieșirile generate de LLM atribuire?
- Auditarea codului asistat de IA pentru probleme de licențiere ale terților
Securitate și Conformitate în Dezvoltarea Asistată de IA
- Asigurarea siguranței codului și evitarea modelelor nesigure de la LLM
- Conformitatea cu directivele interne de securitate și reglementările din industrie
- Documentarea auditabilă a deciziilor asistate de IA
Politică și Guvernanță pentru Echipele de Dezvoltare
- Crearea politicilor interne de utilizare a IA pentru echipele de software
- Definirea utilizării acceptabile și a semnalelor de alarmă
- Selectarea instrumentelor și integrarea responsabilă a asistenților AI
Evaluarea și Auditarea Ieșirilor IA
- Utilizarea listelor de verificare pentru a evalua încrederea în conținutul generat
- Efectuarea de recenzii manuale și automate ale codului generat de IA
- Bune practici pentru procesele de revizuire și aprobare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a fluxurilor de lucru în dezvoltarea de software
- Familiarizare cu Agile, DevOps sau practici generale de proiecte software
Publicul țintă
- Echipe de conformitate
- Dezvoltatori
- Manageri de proiecte software
7 Ore
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina