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 AI Responsabil
- Ce este AI responsabil și de ce este important în dezvoltarea de software
- Principii: corectitudine, responsabilitate, transparență și confidențialitate
- Exemple de eșecuri etice și utilizări greșite ale AI în coduri
Prejudecăți și Corectitudine în Codul Generat de AI
- Cum modelele de limbaj (LLMs) pot consolida prejudecățile prin datele de antrenament
- Detectarea și remedierea sugestiilor de cod părtinitoare sau nesigure
- Hallucinația AI și riscul de a introduce erori la scară largă
Licențiere, Atribuire și Considerații de Proprietate Intelectuală
- Înțelegerea licențelor open-source (MIT, GPL, Copyleft)
- Este necesară atribuirea pentru rezultatele generate de LLM?
- Auditarea codului asistat de AI pentru probleme de licențiere ale terților
Securitate și Conformitate în Dezvoltarea Asistată de AI
- Asigurarea siguranței codului și evitarea modelelor nesigure generate de LLMs
- Conformitatea cu directivele interne de securitate și reglementările din industrie
- Documentație auditabilă a deciziilor asistate 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
- Selectarea instrumentelor și integrarea responsabilă a asistenților AI
Evaluarea și Auditarea Rezultatelor AI
- Utilizarea listelor de verificare pentru a evalua încrederea în conținutul generat
- Efectuarea de recenzii manuale și automate ale codului generat de AI
- Cele mai bune practici pentru procesele de revizuire și aprobare de către colegi
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
Public 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