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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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