聯繫我們
 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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

即將到來的課程

課程分類