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Schulungsübersicht
Einführung in sichere und ethische KI
- Überblick über KI-Sicherheit und Ethik
- Gängige Bedrohungen und Schwachstellen in KI-Systemen
- Regulatorisches Umfeld und Compliance-Frameworks
Sicherheitsbedrohungen bei KI-Agenten
- Verfälschung von Daten und Manipulation von Modellen
- Adversarische Angriffe auf KI-Modelle
- Minderungsstrategien für KI-Sicherheitsbedrohungen
Aufbau robuster und sicherer KI-Modelle
- Lebenszyklus der sicheren KI-Entwicklung
- Defensive Techniken des maschinellen Lernens
- Validierung und Testen von KI-Modellen
Ethische KI-Entwicklung und Fairness
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen in KI-Modellen
- Erklärbarkeit 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 die KI-Sicherheit
- Audit von KI-Modellen hinsichtlich Sicherheits- und Ethikbelangen
Best Practices für die sichere KI-Bereitstellung
- Bereitstellung von KI-Agenten unter Berücksichtigung der Sicherheit
- Überwachung von KI-Modellen auf Anomalien und Schwachstellen
- Reaktion auf Vorfälle der KI-Sicherheit und Minderung von Schäden
Fallstudien und praktische Anwendungen
- Fallstudien zu KI-Sicherheitsverletzungen und daraus gezogene Lehren
- Implementierung sicherer KI-Agenten in realen Szenarien
- Best Practices zur Zukunftssicherung der KI-Sicherheit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von KI- und maschinellem Lernkonzepten
- Praxiserfahrung mit Python und KI-Frameworks
- Grundkenntnisse in den Prinzipien der Cybersicherheit
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Sicherheitsspezialisten
- Compliance-Verantwortliche
14 Stunden