Plan Szkolenia
Podstawy odpowiedzialnego AI
- Czym jest odpowiedzialne AI i dlaczego ma znaczenie w rozwoju oprogramowania
- Zasady: sprawiedliwość, odpowiedzialność, przejrzystość i prywatność
- Przykłady niepowodzeń etycznych i nadużyć AI w bazach kodu
Uprzedzenia i sprawiedliwość w kodzie generowanym przez AI
- Jak modele językowe mogą utrwalać uprzedzenia poprzez dane treningowe
- Wykrywanie i naprawianie tendencyjnych lub niebezpiecznych sugestii kodu
- Halucynacje AI i ryzyko wprowadzenia błędów na dużą skalę
Licencje, przypisywanie autorstwa i kwestie związane z własnością intelektualną
- Zrozumienie licencji open-source (MIT, GPL, Copyleft)
- Czy wyjścia generowane przez modele językowe wymagają przypisania autorstwa?
- Audytowanie kodu wspomaganego przez AI pod kątem problemów z licencjami stron trzecich
Bezpieczeństwo i zgodność w rozwoju wspomaganym przez AI
- Zapewnienie bezpieczeństwa kodu i unikanie niebezpiecznych wzorców z modeli językowych
- Zgodność z wewnętrznymi wytycznymi bezpieczeństwa i regulacjami branżowymi
- Audytowalna dokumentacja decyzji wspomaganych przez AI
Polityka i zarządzanie dla zespołów deweloperskich
- Tworzenie wewnętrznych polityk dotyczących wykorzystania AI w zespołach programistycznych
- Definiowanie akceptowalnego użycia i sygnałów ostrzegawczych
- Wybór narzędzi i odpowiedzialne wdrażanie asystentów AI
Ocena i audytowanie wyników AI
- Korzystanie z list kontrolnych do oceny wiarygodności generowanych treści
- Przeprowadzanie ręcznych i automatycznych przeglądów kodu generowanego przez AI
- Najlepsze praktyki dotyczące procesów recenzji i zatwierdzania
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość procesów tworzenia oprogramowania
- Znajomość Agile, DevOps lub ogólnych praktyk związanych z projektami programistycznymi
Grupa docelowa
- Zespoły ds. zgodności
- Deweloperzy
- Kierownicy projektów programistycznych
Opinie uczestników (2)
Zdobyłem wiedzę na temat biblioteki Streamlit w Pythonie i na pewno spróbuję ją wykorzystać, aby ulepszyć aplikacje w moim zespole, które są tworzone w R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Szkolenie - GitHub Copilot for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wiedza wykładowcy w zaawansowanym użytkowaniu copilota oraz wystarczająca i efektywna praktyczna sesja
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję