Schulungsübersicht

Grundlagen: EU AI Act für technische Teams

  • Relevante Verpflichtungen und Fachbegriffe für Entwickler und Betreiber
  • Technische Perspektive auf verbotene Praktiken gemäß Artikel 4 verstehen
  • Legale Anforderungen in Ingenieursteuerungen abbilden

Sichere und konforme Entwicklungslebenszyklen

  • Repository-Struktur und Policy-as-Code für AI-Projekte
  • Code-Reviews und automatisierte statische Überprüfungen auf riskante Muster
  • Abhängigkeits- und Supply-Chain-Management für Modellkomponenten

CI/CD-Pipeline-Design für Konformität

  • Pipeline-Stufen: Build, Test, Validierung, Verpackung, Bereitstellung
  • Integration von Governance-Schranken und automatisierten Richtlinien-Überprüfungen
  • Artefakt-Unveränderlichkeit und Herkunftsnachverfolgung

Modelltests, -validierungen und Sicherheitsüberprüfungen

  • Datenvalidierung und Bias-Detection-Tests
  • Leistungs-, Robustheits- und adversariale Resilienz-Tests
  • Automatische Akzeptanzkriterien und Testberichte

Modellregistrierung, -versionierung und -herkunftsnachverfolgung

  • Verwendung von MLflow oder Äquivalenten für Modelleinsatz- und Metadatenverwaltung
  • Versionierung von Modellen und Datensätzen zur Wiederholbarkeit
  • Aufzeichnung der Herkunft und Erstellung auditfähiger Artefakte

Laufzeitsicherungen, -monitoring und -beobachtbarkeit

  • Instrumentierung zur Erfassung von Eingaben, Ausgaben und Entscheidungen
  • Monitoring von Modelldrift, Datendrift und Leistungsindikatoren
  • Benachrichtigungen, automatisches Rollback und Canary-Deployments

Sicherheit, Zugangskontrolle und Daten Schutz

  • Least-Privilege-IAM für Modelltraining- und -Betriebsumgebungen
  • Schutz von Trainings- und Inferenzdaten in Ruhe und im Transfer
  • Geheimnisverwaltung und sicherheitsrelevante Konfigurationspraktiken

Nachweisbarkeit und Beweissammlung

  • Erstellung von maschinenlesbaren Protokollen und menschenlesbaren Zusammenfassungen
  • Verpacken von Beweismaterialien für Konformitätsbewertungen und Audits
  • Aufbewahrungsrichtlinien und sichere Speicherung von Compliance-Artefakten

Vorfallmanagement, -berichterstattung und -beseitigung

  • Erkennen vermuteter verbotener Praktiken oder Sicherheitsvorfälle
  • Technische Schritte zur Eindämmung, Rückkopplung und Linderung
  • Erstellen technischer Berichte für die Governance und Regulierungsbehörden

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsworkflows
  • Erfahrung mit Containerisierung und grundlegenden Kubernetes-Konzepten
  • Kenntnisse in Git-basiertem Quellcode-Management und CI/CD-Praktiken

Zielgruppe

  • Entwickler, die AI-Komponenten erstellen oder pflegen
  • DevOps- und Plattform-Ingenieure, die für Bereitstellungen verantwortlich sind
  • Administratoren, die Infrastrukturen und Laufzeitumgebungen verwalten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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