Schulungsübersicht
Einführung
Modul 1: Grundlagen der künstlichen Intelligenz
- Definiert KI und maschinelles Lernen, bietet einen Überblick über verschiedene Arten von KI-Systemen und deren Anwendungsfälle sowie Einordnung von KI-Modellen in den größeren soziokulturellen Kontext. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Unterschiede zwischen Arten von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- KI-Technologie-Stapel beschreiben und erklären.
- KI und die Entwicklung der Data Science beschreiben und erklären.
Modul 2: Auswirkungen von KI auf Menschen und Prinzipien verantwortungsvoller KI
- Beschreibt die Kernrisiken und Schäden, die von KI-Systemen ausgehen, die Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme sowie die für verantwortungsvolle und ethische KI wesentlichen Prinzipien. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Kernrisiken und Schäden beschreiben und erklären, die von KI-Systemen ausgehen.
- Die Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme beschreiben und erklären.
Modul 3: Lebenszyklus der KI-Entwicklung
- Beschreibt den Lebenszyklus der KI-Entwicklung und den breiten Kontext, in dem KI-Risiken verwaltet werden. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen bestehenden und entstehenden ethischen Leitlinien für KI beschreiben und erklären.
- Bestehende Gesetze beschreiben und erklären, die mit der Nutzung von KI interagieren.
- Schlüssel-Schnittstellen zur DSGVO (GDPR) beschreiben und erklären.
- Reform der Haftung beschreiben und erklären.
Modul 4: Implementierung verantwortungsvoller KI-Governance und Risikomanagement
- Erläutert, wie wesentliche Stakeholder im Bereich KI einen schichtenbasierten Ansatz zur Verwaltung von KI-Risiken verfolgen, wobei sie die potenziellen gesellschaftlichen Vorteile von KI-Systemen anerkennen. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes (EU AI Act) beschreiben und erklären.
- Anderen entstehenden globalen Gesetzen beschreiben und erklären.
- Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen wichtigen Risikomanagement-Rahmenwerken und Standards beschreiben und erklären.
Modul 5: Implementierung von KI-Projekten und -Systemen
- Beschreibt das Mapping, die Planung und die Skalierung von KI-Projekten, das Testen und Validieren von KI-Systemen während der Entwicklung sowie das Management und Monitoring von KI-Systemen nach dem Deployment. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Schlüsselschritte in der Planungsphase des KI-Systems beschreiben und erklären.
- Die Schlüsselschritte in der Designphase des KI-Systems beschreiben und erklären.
- Die Schlüsselschritte in der Entwicklungsphase des KI-Systems beschreiben und erklären.
- Die Schlüsselschritte in der Implementierungsphase des KI-Systems beschreiben und erklären.
Modul 6: Aktuelle Gesetze, die auf KI-Systeme Anwendung finden
- Gibt einen Überblick über bestehende Gesetze, die die Nutzung von KI regeln, führt wichtige Schnittstellen zur DSGVO ein und sensibilisiert für Reformen der Haftung. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Interoperabilität des KI-Risikomanagements mit anderen operativen Risikostrategien sicherstellen
- Grundsätze der KI-Governance in das Unternehmen integrieren.
- Eine Infrastruktur für KI-Governze aufbauen.
- Das KI-Projekt mappen, planen und skalieren.
- Das KI-System während der Entwicklung testen und validieren.
- KI-Systeme nach dem Deployment managen und überwachen.
Modul 7: Bestehende und entstehende KI-Gesetze und Standards
- Beschreibt globale, KI-spezifische Gesetze sowie die wichtigsten Rahmenwerke und Standards, die veranschaulichen, wie KI-Systeme verantwortungsvoll gesteuert werden können. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Sensibilität für rechtliche Probleme entwickeln.
- Sensibilität für Nutzerbedenken entwickeln.
- Sensibilität für Themen bezüglich KI-Auditing und Rechenschaftspflicht entwickeln.
Modul 8: Laufende KI-Themen und -Sorgen
- Päsentiert aktuelle Diskussionen und Ideen zur KI-Governance, einschließlich Sensibilisierung für rechtliche Aspekte, Nutzerbedenken sowie Fragen des KI-Auditing und der Rechenschaftspflicht.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen.
Für wen ist diese Schulung gedacht?
Wir müssen die Governance-Prozesse weiter aufbauen und verfeinern, durch die vertrauenswürdige KI entstehen wird, und in Menschen investieren, die ethische und verantwortungsvolle KI entwickeln werden. Fachleute aus den Bereichen Compliance, Datenschutz, IT-Sicherheit, Risikomanagement, Recht, HR sowie Governance – zusammen mit Data Scientists, KI-Projektmanagern, Business Analysten, Produktverantwortlichen für KI, MLOps-Teams und anderen – müssen darauf vorbereitet sein, die erweiterten Fragen der KI-Governance zu bewältigen.
Dies schließt alle Fachkräfte ein, die mit der Entwicklung von KI-Governance und Risikomanagement in ihren Abläufen betraut sind, sowie jeden, der die Zertifizierung zum Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) des IAPP anstrebt.
