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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite