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Schulungsübersicht

Einführung in sichere und ethische KI

  • Überblick über KI-Sicherheit und -Ethik
  • Häufige Bedrohungen und Schwachstellen in KI-Systemen
  • Regulatorische Landschaft und Compliance-Frameworks

Sicherheitsbedrohungen bei KI-Agenten

  • Data Poisoning und Modellmanipulation
  • Adversariale Angriffe auf KI-Modelle
  • Strategien zur Minderung von KI-Sicherheitsbedrohungen

Aufbau robuster und sicherer KI-Modelle

  • Sicherer Entwicklungslebenszyklus für KI
  • Defensive Machine-Learning-Techniken
  • Validierung und Testing von KI-Modellen

Ethische KI-Entwicklung und Fairness

  • Erkennung und Minderung von Verzerrungen in KI-Modellen
  • Nachvollziehbarkeit und Transparenz bei KI-Entscheidungen
  • Sicherstellung eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes

KI-Governance, Compliance und Risikomanagement

  • Einhaltung der DSGVO, CCPA und des AI Act
  • Risikomanagement-Frameworks für KI-Sicherheit
  • Prüfung von KI-Modellen auf Sicherheits- und Ethikaspekte

Best Practices für die sichere KI-Bereitstellung

  • Bereitstellung von KI-Agenten mit Fokus auf Sicherheit
  • Überwachung von KI-Modellen auf Anomalien und Schwachstellen
  • Reaktion auf und Minderung von KI-Sicherheitsvorfällen

Fallstudien und reale Anwendungen

  • Fallstudien zu KI-Sicherheitsverletzungen und daraus gezogene Lehren
  • Implementierung sicherer KI-Agenten in realen Szenarien
  • Best Practices für die zukünftssichere Gestaltung der KI-Sicherheit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
  • Grundkenntnisse der Cybersicherheitsprinzipien

Zielgruppe

  • KI-Entwickler*innen
  • Sicherheitsspezialist*innen
  • Compliance-Beauftragte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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