Hubungi Kami

Kerangka Materi

Dasar-Dasar AI yang Bertanggung Jawab

  • Apa itu AI yang bertanggung jawab dan mengapa hal tersebut penting dalam pengembangan perangkat lunak
  • Prinsip-prinsip utama: keadilan, akuntabilitas, transparansi, serta privasi
  • Contoh-contoh kegagalan etis serta penyalahgunaan AI dalam kode program

Bias dan Keadilan pada Kode yang Dihasilkan oleh AI

  • Bagaimana model bahasa besar dapat memperkuat bias akibat data pelatihan yang digunakan
  • Cara mendeteksi serta mengoreksi usulan kode yang bersifat bias atau berisiko secara keamanan
  • Fenomena halusinasi AI dan potensi munculnya kesalahan dalam jumlah besar pada kode program

Pertimbangan Lisensi, Atribusi, serta Hak Kekayaan Intelektual

  • Memahami berbagai jenis lisensi perangkat lunak open-source (MIT, GPL, Copyleft)
  • Apakah hasil output yang dihasilkan AI perlu dikaitkan dengan penulis asalnya?
  • Metode mengaudit kode perangkat lunak yang menggunakan bantuan AI terhadap potensi masalah lisensi pihak ketiga

Keamanan dan Kepatuhan dalam Pengembangan Berbantuan AI

  • Memastikan keamanan kode yang dihasilkan serta menghindari penggunaan pola program yang tidak aman oleh model AI
  • Kepatuhan terhadap pedoman keamanan internal perusahaan maupun regulasi industri terkait
  • Penyusunan dokumentasi yang dapat diaudit mengenai proses pengambilan keputusan berbantuan AI

Kebijakan dan Tata Kelola bagi Tim Pengembang Perangkat Lunak

  • Merumuskan kebijakan internal terkait penggunaan AI dalam tim pengembangan perangkat lunak
  • Menetapkan batasan serta ciri-ciri yang menunjukkan risiko tertentu akibat pemanfaatan AI
  • Pemilihan alat yang tepat serta cara mengintegrasikan asisten berbasis AI secara bertanggung jawab ke dalam alur kerja tim

Evaluasi dan Audit Terhadap Output AI

  • Pemanfaatan daftar cek guna menilai seberapa dapat dipercaya konten yang dihasilkan oleh AI
  • Melakukan peninjauan secara manual maupun otomatis terhadap kode program buatan AI
  • Praktik terbaik dalam proses tinjauan lintas tim dan persetujuan akhir untuk penerapan kode tersebut

Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai alur kerja pengembangan perangkat lunak
  • Familiaritas dengan metodologi Agile, DevOps, atau praktik umum dalam proyek perangkat lunak

Kelompok Sasaran

  • Tim kepatuhan hukum dan regulasi
  • Para pengembang perangkat lunak
  • Manajer proyek perangkat lunak
 7 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait