Schița de curs

Fundamentele AI Responsabilă

  • Ce este IA responsabilă și de ce este importantă în dezvoltarea software-ului
  • Principii: echitate, responsabilitate, transparență și confidențialitate
  • Exemple de eșecuri etice și abuzul cu IA în coduri

Prejudecățile și Echitabilitatea în Codul Generat de AI

  • Modul în care modelele LLM pot consolida prejudecățile prin datele de antrenament
  • Detectarea și remedierea sugestiilor de cod prejudecații sau nesigure
  • Hallucinarea AI și riscul introducerii de erori la scară largă

Licențe, Atribuțiune și Considerații privind Drepturile de Proprietate Intelectuală

  • Înțelegerea licențelor software open-source (MIT, GPL, Copyleft)
  • AI-generated outputs necesită atribuțiune?
  • Auditarea codului asistat de IA pentru probleme legate de licențierea terților

Securitate și Conformitate în Dezvoltare Asistată de AI

  • A se asigura că codul este sigur și a evita modele nesigure din LLM-uri
  • Conformitatea cu directivile interne de securitate și reglementările industriei
  • Documentarea auditabilă a luării deciziilor asistate de IA

Politici și Governiment pentru echipe de dezvoltare

  • Crearea de politici interne de utilizare AI pentru echipe software
  • Definirea folosirii acceptabile și a semnalelor alarmiste
  • Selectarea instrumentelor și introducerea responsabilă a asistentilor AI

Evaluarea și Auditarea Iesirilor AI

  • Utilizarea listelor de verificare pentru a evalua încredere în conținutul generat
  • Conduirea revizuiri manuale și automate ale codului generat de IA
  • Cele mai bune practici pentru procese de revizuire peer și aprobare

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Comprehesiune de bază a fluxurilor de lucru în dezvoltarea software-ului
  • FAMILIARITATE CU Agile, DevOps sau practici generale ale proiectelor software

Publicul vizat

  • Echipe de conformitate
  • Dezvoltatori
  • Manageri de proiecte software
 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite