IA Responsable: Mitigación de Riesgos en Azure AI Foundry

A medida que las aplicaciones de IA generativa se vuelven centrales en el software moderno, garantizar su seguridad, confiabilidad y alineación ética es más crítico que nunca. La construcción de estos sistemas requiere un enfoque estructurado para identificar vulnerabilidades e implementar salvaguardas sólidas. Este curso escrito lo guiará a través de los principios esenciales de la IA responsable, mostrándole cómo evaluar y asegurar sistemáticamente sus aplicaciones de modelos de lenguaje. Aprenderá a usar Azure AI Foundry para detectar daños potenciales, evaluar las salidas del modelo y aplicar estrategias de mitigación efectivas. Lo que aprenderá: - Comprender los principios fundamentales de la IA responsable y el ciclo de vida de la mitigación de riesgos - Identificar vulnerabilidades comunes de la IA generativa, incluida la inyección de prompts y las alucinaciones - Configurar filtros de contenido y configuraciones de seguridad dentro de Azure AI Foundry para bloquear salidas dañinas - Medir el rendimiento y la seguridad del modelo utilizando métricas de evaluación automatizadas - Implementar prompts a nivel de sistema para guiar el comportamiento del modelo y mantener los límites de la aplicación - Monitorear las aplicaciones implementadas para garantizar el cumplimiento continuo y la seguridad del usuario El curso comienza con definiciones centrales de seguridad de IA y el marco de IA responsable, luego progresa a metodologías de evaluación de riesgos prácticas y configuración de mitigación práctica. Leerá explicaciones arquitectónicas detalladas, fragmentos de código y flujos de trabajo de configuración paso a paso. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, gerentes de producto y entusiastas de la tecnología que desean crear aplicaciones de IA más seguras. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático o seguridad en la nube. Comience a leer hoy mismo para crear soluciones de IA generativa que sean seguras, confiables y dignas de confianza.