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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen: EU AI Act für technische Teams
- Relevante Pflichten und Terminologie für Entwickler:innen und Betreiber:innen
- Verständnis verbotener Praktiken gemäß Artikel 4 aus technischer Perspektive
- Zuordnung rechtlicher Anforderungen an Engineering-Kontrollen
Sicherer und konformer Entwicklungslebenszyklus
- Repository-Struktur und Policy-as-Code für KI-Projekte
- Code-Review und automatisierte statische Prüfungen auf riskante Muster
- Abhängigkeits- und Lieferkettenmanagement für Modellkomponenten
CI/CD-Pipeline-Design für Compliance
- Pipeline-Stufen: Build, Test, Validierung, Packaging, Deployment
- Integration von Governance-Gates und automatisierten Policy-Prüfungen
- Unveränderbarkeit von Artefakten und Herkunftsverfolgung (Provenance)
Modell-Tests, Validierung und Sicherheitsprüfungen
- Datenvalidierung und Bias-Erkennungstests
- Tests für Leistung, Robustheit und adversarielle Resilienz
- Automatisierte Akzeptanzkriterien und Testberichterstattung
Modell-Registry, Versionierung und Provenance
- Nutzung von MLflow oder Äquivalentem für Modell-Lineage und Metadaten
- Versionierung von Modellen und Datensätzen für Reproduzierbarkeit
- Erfassung der Herkunft (Provenance) und Erstellung auditfertiger Artefakte
Runtime-Kontrollen, Monitoring und Observability
- Instrumentierung zum Protokollieren von Eingaben, Ausgaben und Entscheidungen
- Überwachung von Model Drift, Data Drift und Leistungskennzahlen
- Alerting, automatisiertes Rollback und Canary-Deployments
Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz
- Least-Privilege-IAM für Modelltraining- und Serving-Umgebungen
- Schutz von Trainings- und Inferenzzdaten in Ruhe und beim Transport
- Secrets-Management und sichere Konfigurationspraktiken
Prüfbarkeit und Nachweisführung
- Generierung maschinenlesbarer Protokolle und menschenlesbarer Zusammenfassungen
- Packaging von Nachweisen für Konformitätsbewertungen und Audits
- Retention-Richtlinien und sichere Speicherung von Compliance-Artefakten
Inzidenzmanagement, Meldung und Wiederherstellung
- Erkennung von vermuteten verbotenen Praktiken oder Sicherheitsvorfällen
- Technische Schritte zur Eindämmung, zum Rollback und zur Minderung
- Vorbereitung technischer Berichte für Governance und Aufsichtsbehörden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Softwareentwicklungs- und Deployment-Workflows
- Erfahrung mit Containerisierung und grundlegenden Kubernetes-Konzepten
- Kenntnis von Git-basierter Quellcodeverwaltung und CI/CD-Praktiken
Zielgruppe
- Entwickler:innen, die KI-Komponenten erstellen oder warten
- DevOps- und Plattform-Ingenieur:innen, die für das Deployment verantwortlich sind
- Administratoren, die Infrastruktur und Runtime-Umgebungen verwalten