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
Ziua 1: Construirea Fundamentului — Ingestie, Căutare, Recupera
Modulul 1: Peisajul Inginerului Legal
- Obiective de învățare — înțelegerea rolului, locului unde se inseră IA în activitatea juridică și a celor două riscuri care persistă peste tot.
- Subiecte
-
- Rolul inginerului legal și de ce este cerut acum.
- Cum se înscrie IA: eDiscovery, analiză, contracte, cercetare, investigații; modelul EDRM explicat în termeni simpli
- Construcție vs. achiziție
- Cele două riscuri transversale: confidențialitatea/privilegiul și defensabilitatea.
Modulul 2: Datele Juridice sunt Complexe — Ingestie și Extracție
- Obiective de învățare — gestionați realitatea datelor juridice la scară largă.
- Subiecte
- Peste 1.400 de tipuri de fișiere, email și PST, documente scanate, fișiere de încărcare (.dat/.opt); metadatele încorporate care contează.
- Extracția textului (Tika), OCR și deduplicarea ca opțiune
- Laborator: Ingestia în FreeEed — construiți un pipeline de ingestie pe un set intenționat haotic de documente (email/PST, scanări, fișiere de încărcare)
Modulul 3: Căutare și Recuperare — Fundația
- Obiective de învățare — construiți prisma fundamentală a eDiscovery: găsiți orice în interiorul totulului.
- Subiecte — căutare full-text și indexare (Solr/Lucene); relevanță, filtrarea după metadate și dată; căutare pe conținut OCR-izat
- Laborator: Căutare eDiscovery — indexați un corpus și rulați căutări reale stil eDiscovery, inclusiv în interiorul scanărilor OCR-izate.
Modulul 4: RAG pentru Documente Juridice — cu Citări
- Obiective de învățare — construiți RAG pe documente juridice care citează sursele.
- Subiecte
- De ce recuperarea, nu ajustarea fină (fine-tuning), pentru materiale sensibile — modelul nu "înghite" documentele.
- Chunking, embeddings și, cel mai important, citările / proveniența
- Sinteza multi-document și pe fir de conversație.
- Laborator: RAG Legal cu Citări — construiți un RAG Q&A pe un set de documente care răspunde cu citări din surse.
Ziua 2: Faceți-l Privat, Defensabil și Gata pentru Livrare
Modulul 5: Confidențialitate, Privilegiu și Servire Locală — Capcana Privilegiului
- Obiective de învățare — mențineți datele juridice locale și puteți certifica acest lucru.
- Subiecte
- Unde ajung efectiv datele atunci când ating o cloud AI
- Renunțarea la privilegiu, datoria de competență și spectrul “privat” (contractual vs. fizic).
- Cazul Morgan v. V2X și motivul pentru care soluțiile locale sunt defensabile în instanță.
- Servirea modelelor locale (Ollama / vLLM) și monitorizarea traficului de ieșire.
- Laborator: Model Local + Dovada Lipsa de Egresie — rulați un model local end-to-end și dovediți, prin monitorizare, că niciun dat nu a ieșit din rețea.
Modulul 6: Analiză IA Defensabilă
- Obiective de învățare — măsurați și documentați o analiză AI astfel încât aceasta să reziste în instanță.
- Subiecte
- Numerile care contează în instanță: recall, elusion, precizie, validarea ground-truth; TAR / învățare activă.
- Transparența (de ce a codificat documentul într-un anumit mod) și reproductibilitatea — fixați modelul, stabiliți setările, logați totul.
- "Instantaneul cazului defensabil" care permite cuiva să refacă analiza unui an mai târziu și să obțină același rezultat.
- Laborator: Analiză Defensabilă — măsurați o analiză IA împotriva unui ground-truth orb și produceți un pachet de reproductibilitate.
Modulul 7: Livrați-l — Flux de Lucru, Implementare Privată și Guvernanță
- Obiective de învățare — asamblați piesele într-un flux de lucru, implementați-le privat și evaluați sistemul.
- Subiecte
- Un flux de lucru juridic în pași multipli (ingestie → căutare → sinteză → analiză → livrare) cu omul în buclă.
- Esențialul implementării private/on-prem (containerizare; păstrați datele în clădire).
- Guvernanța AI pentru domenii juridice pe scurt și evaluarea sistemului cu SAIS-100 (Scorul AI Secure Elephant Scale).
- Laborator: Evaluare și Impachetare — legați un flux de lucru multi-pas, evaluați-l cu SAIS-100 și împachetați-l pentru implementare privată.
Proiect Capstone (integrat pe Ziua 2)
- Construiți o aplicație privată și defensabilă de IA juridică, end-to-end — ingestia unui corpus haotic, căutarea în acesta, răspunsurile la întrebări cu citări folosind un model local, măsurarea unei analize defensabile și împachetarea acesteia pentru implementare privată.
- Participanții pleacă acasă cu un proiect din portofoliu care reproduce jobul unui inginer legal.
Ziua Opțională 3 / Module Avansate (oferite ca a treia zi sau ca serie modulară)
- Investigații: Entități, Relații și Timeline-uri — extrageți persoane/organizații/date, reconstruiți firul de email-uri, creați cronologii, mapează aproape-duplicatul și linia documentului. Laborator: construiți o privirea timeline și entitate/relație.
- Fluxuri de Lucru Agentic și Multi-Pas în Domeniul Juridic (adâncime) — orchestrare mai bogată, analiză contracte, sinteză multi-document, utilizarea instrumentelor și gardurile de siguranță ca principiu de design. Laborator: construiți un flux de lucru multi-pas cu punct de control uman.
- Implementare la Scară Largă — implementare on-prem și appliance, procesare distribuită pentru volume mari, medii reglementate (CJIS, guvern, învățământ superior), dimensionarea hardware-ului. Laborator: containerizați și scalați un job de procesare între mai mulți lucrători.
- Profunditate în Guvernanță și Conformitate — peisajul reglementării AI (peste 100 de legi state-ale SUA, Legea AI UE), cerințe de audit și un audit complet al guvernanței SAIS-100. Laborator: auditați un sistem juridic-IA împotriva unei liste de verificare a guvernanței/defensabilității.
Cerințe
- Îndemânare în limbajul de programare Python și cu API-uri de bază
- Utile: familiaritate cu modelele LLM la nivel de utilizator (nu este necesară o fundație în ML — construim modelul conceptual)
- Nu este necesară nicio cunoștință prealabilă în domeniul juridic — conceptele juridice necesare sunt învățate în context.
Public țintă
- Ingineri software/AI care trec către tehnologia juridică.
- Ingineri de firme de tehnologie juridică care au nevoie de profunzime în domeniul legal.
- Profesioniști din domeniul juridic, eDiscovery sau guvernanței informațiilor, cu orientare tehnică, care doresc să construiască soluții, nu doar să cumpere.
- Oricine țintește rolul de “inginer legal” / “inginer IA juridică”.
14 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
