Etisk implementering av LLM:er Träningskurs
Etisk implementering av stora språkmodeller (LLM:er) är avgörande för att säkerställa att AI-teknik gynnar samhället samtidigt som skador minimeras. Detta kursmoment behandlar de etiska utmaningarna och övervägandena vid utveckling och användning av LLM:er.
Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-professionella med mellanliggande kunskapsnivå och etiker, datavetare och ingenjörer samt beslutsfattare och intressenter som vill förstå och navigera i LLM:ers etiska landskap.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Identifiera etiska frågor och utmaningar kopplade till LLM:er.
- Tillämpa etiska ramar och principer på LLM-implementering.
- Bedöma LLM:ers samhällspåverkan och mildra potentiella risker.
- Utveckla strategier för ansvarig AI-utveckling och användning.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktiskt arbete.
- Pågående implementering i ett live-lab-miljö.
Möjligheter till anpassning av kursen
- För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna detta.
Kursplan
Introduktion till etik inom AI
- Förstå vikten av etik inom AI
- Historisk kontext och aktuella etiska debatter
- Viktiga etiska principer för AI-implementering
Etiska utmaningar med LLM:er
- Integritetsfrågor och dataskydd
- Transparens, ansvar och snedvridning i LLM:er
- Påverkan av LLM:er på sysselsättning och samhället
Tillämpning av etiska ramar på LLM:er
- Ramar för etiskt beslutsfattande inom AI
- Fallstudier: Etiska dilemman vid LLM-implementering
- Utveckling av riktlinjer för etisk LLM-användning
Strategier för etisk LLM-implementering
- Bästa praxis för ansvarig AI-utveckling
- Inblandning av intressenter och olika perspektiv
- Skapa en kultur för etisk AI inom organisationer
Praktiskt labb: Etisk analys av LLM-användningsfall
- Analys av verklighetsnära scenarier som involverar LLM:er
- Bedömning av etiska implikationer och formulering av svar
- Redovisning av fynd och rekommendationer
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för AI- och maskininlärningsbegreper
- Erfarenhet av etiska beslutsfattanderamar
- Kunskap om LLM:er och deras samhällspåverkan
Målgrupp
- AI-professionella och etiker
- Datavetare och ingenjörer
- Beslutsfattare och intressenter inom AI-styrning
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Etisk implementering av LLM:er Träningskurs - Bokning
Etisk implementering av LLM:er Träningskurs - Fråga
Etisk implementering av LLM:er - Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Avancerad LangGraph: Optimering, Felsökning och Övervakning av Komplexa Grafer
35 TimmarLangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över exekvering.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-plattformingenjörer, DevOps för AI och ML-arkitekter som vill optimera, felsöka, övervaka och driva produktionsklara LangGraph-system.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och optimera komplexa LangGraph-topologier för hastighet, kostnad och skalbarhet.
- Utveckla pålitlighet med upprepningar, tidsgränser, idempotens och återhämtning baserad på kontrollpunkter.
- Felsöka och spåra grafexekveringar, inspektera tillstånd och systematiskt återskapa produktionsproblem.
- Instrumentera grafer med loggar, mätvärden och spår, distribuera till produktion och övervaka SLAs och kostnader.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande laboratoriemiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att be om en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Byggande av kodningsagenter med Devstral: Från agentdesign till verktyg
14 TimmarOpen-Source Model Ops: Självhospade, Anpassade och Reglerade Miljöer med Devstral & Mistral Modeller
14 TimmarDevstral och Mistral modeller är öppna källkods AI-teknologier utformade för flexibel distribution, finjustering och skalbar integration.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ML-ingenjörer, plattformsteam och forskningsingenjörer på mellannivå till avancerad nivå som vill självhosta, finjustera och styra Mistral och Devstral modeller i produktionsmiljöer.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera självhostade miljöer för Mistral och Devstral modeller.
- Använda finjusteringstekniker för domänspecifika prestanda.
- Implementera versionering, övervakning och livscykelstyrning.
- Säkerställa säkerhet, efterlevnad och ansvarsfull användning av öppna källkodsmodeller.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Praktiska övningar i självhosting och finjustering.
- Live-labimplementering av styr- och övervakningspipeliner.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph Applications in Finance
35 TimmarGrundläggande LangGraph: LLM-promptning och kedjor baserade på grafer
14 TimmarLangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 TimmarLangGraph för juridiska tillämpningar
35 TimmarBygga dynamiska arbetsflöden med LangGraph och LLM-agenter
14 TimmarLangGraph för Marknadsföringsautomatisering
14 TimmarLangGraph är ett grafbaserat orchestrationssramverk som möjliggör villkorliga, flerstegs LLM- och verktygsarbetsflöden, idealiskt för att automatisera och personanpassa innehållspipeliner.
Denna instruktörsledd, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivån marknadsförare, innehållsstrateger och automatiseringsutvecklare som vill implementera dynamiska, grenande e-postkampanjer och innehållsgenererande pipeliner med hjälp av LangGraph.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa grafbaserade innehålls- och e-postarbetsflöden med villkorlig logik.
- Integrera LLM:er, API:er och datakällor för automatiserad personanpassning.
- Hantera status, minne och kontext över flerstegs kampanjer.
- Utvärdera, övervaka och optimera arbetsflödens prestanda och leveransresultat.
Kursformat
- Interaktiva föreläsningar och gruppdiskussioner.
- Praktiska laborationer för att implementera e-postarbetsflöden och innehållspipeliner.
- Scenario-baserade övningar om personanpassning, segmentering och grenad logik.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna det.
Le Chat Enterprise: Privat ChatOps, integreringar & adminkontroller
14 TimmarKostnadseffektiva LLM-arkitekturer: Mistral i stor skala (Prestanda/kostnadsteknik)
14 TimmarProductizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 TimmarEnterprise-Grade Deployments med Mistral Medium 3
14 TimmarMistral Medium 3 är en högpresterande, multimodal stor språkmodell designad för produktionsnivådeployment i företagsmiljöer.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till AI/ML-ingenjörer, plattformarkitekter och MLOps-team med mellan- till avancerad nivå som vill deployera, optimera och säkra Mistral Medium 3 för företagsanvändningsfall.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Deployera Mistral Medium 3 med API och självvärdiga alternativ.
- Optimera inferensprestanda och kostnader.
- Implementera multimodala användningsfall med Mistral Medium 3.
- Tillämpa säkerhets- och compliance-bästa praxis för företagsmiljöer.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
