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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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