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課程時長 7 時間:
課程簡介
負責任AI的基礎
- 什麼是負責任AI,以及為何它在軟體開發中重要
- 原則:公平性、問責性、透明度與隱私
- 程式碼庫中倫理失敗與AI誤用的範例
AI生成程式碼中的偏見與公平性
- LLM如何透過訓練資料強化偏見
- 偵測並修正有偏見或不安全的程式碼建議
- AI幻覺與大規模引入錯誤的風險
授權、歸屬與智慧財產權考量
- 了解開源授權(MIT、GPL、Copyleft)
- LLM生成的輸出是否需要歸屬?
- 稽核AI輔助程式碼以檢查第三方授權問題
AI輔助開發中的安全與合規
- 確保程式碼安全,避免LLM產生的不安全模式
- 符合內部安全指南與行業法規
- AI輔助決策的可稽核文件記錄
開發團隊的政策與治理
- 為軟體團隊建立內部AI使用政策
- 定義可接受的使用與警示訊號
- 工具選擇與AI輔助工具的負責任導入
評估與稽核AI輸出
- 使用檢查清單評估生成內容的可信度
- 對AI生成的程式碼進行人工與自動化審查
- 同儕審查與簽核流程的最佳實務
總結與後續步驟
最低要求
- 對軟體開發流程有基本了解
- 熟悉敏捷、DevOps或一般軟體專案實務
目標學員
- 合規團隊
- 開發人員
- 軟體專案經理
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯