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Schulungsübersicht
Einführung
Modul 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
- Definiert AI und maschinelles Lernen, bietet einen Überblick über verschiedene KI-Systeme und ihre Anwendungsfälle sowie die Positionierung von KI-Modellen im breiteren sozial-kulturellen Kontext. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Beschreiben und erklären Sie die Unterschiede zwischen verschiedenen KI-Systemen.
- Beschreiben und erklären Sie die Technologie-Schicht von AI.
- Beschreiben und erklären Sie AI und die Entwicklung der Datenwissenschaft.
Modul 2: Auswirkungen von KI auf Menschen und verantwortungsvolle KI-Grundsätze
- Liefert einen Überblick über die Kernrisiken und Schäden, die durch KI-Systeme entstehen können, die Merkmale von zuverlässigen KI-Systemen und die Prinzipien für verantwortungsbewusste und ethische AI. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Beschreiben und erklären Sie die Kernrisiken und Schäden, die durch KI-Systeme entstehen können.
- Beschreiben und erklären Sie die Merkmale von zuverlässigen AI-Systemen.
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;
- Beschreiben und erklären Sie die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen bestehenden und sich entwickelnden ethischen Leitlinien für AI.
- Beschreiben und erklären Sie die bestehenden Gesetze, die mit der Nutzung von KI interagieren.
- Beschreiben und erklären Sie wichtige Schnittstellen zur Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
- Beschreiben und erklären Sie Änderungen im Haftungsrecht.
Modul 4: Umsetzung verantwortungsbewussten KI-Governance und Risikomanagement
- Erläutert, wie wichtige KI-Schlagwörter in einer schichtbasierten Herangehensweise zusammenarbeiten, um AI-Risiken zu verwalten, während der potenziellen gesellschaftlichen Vorteile von AI-Systemen Rechnung getragen wird. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Beschreiben und erklären Sie die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes.
- Beschreiben und erklären Sie andere sich entwickelnde globale Gesetze.
- Beschreiben und erklären Sie Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den wichtigsten Risikomanagementsystemen und Standards.
Modul 5: Umsetzung von AI-Projekten und -Systemen
- Liefert einen Überblick über das Kartieren, Planen und Abstecken von KI-Projekten, die Prüfung und Validierung von KI-Systemen während der Entwicklung sowie das Verwalten und Überwachen von AI-Systemen nach ihrer Bereitstellung. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Beschreiben und erklären Sie die Schlüsselschritte in der Planungsphase des KI-Systems.
- Beschreiben und erklären Sie die Schlüsselschritte in der Entwurfsphase des AI-Systems.
- Beschreiben und erklären Sie die Schlüsselschritte in der Entwicklungsphase des KI-Systems.
- Beschreiben und erklären Sie die Schlüsselschritte in der Implementierungsphase des AI-Systems.
Modul 6: Gegenwärtige Gesetze, die auf KI-Systeme zutreffen
- Untersucht bestehende Gesetze, die den Gebrauch von AI regeln, skizziert wichtige Schnittstellen zur Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und gibt Einblicke in Änderungen im Haftungsrecht. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Sichern die Interoperabilität des AI-Risikomanagements mit anderen operativen Risikostrategien
- Integrieren Sie Prinzipien der KI-Governance in das Unternehmen.
- Bilden Sie eine Governance-Infrastruktur für AI auf.
- Kartieren, planen und begrenzen Sie das KI-Projekt.
- Testen und validieren Sie das KI-System während der Entwicklung.
- Verwalten und überwachen Sie KI-Systeme nach ihrer Bereitstellung.
Modul 7: Bestehende und sich entwickelnde AI-Gesetze und Standards
- Beschreibt globale KI-spezifische Gesetze und die wichtigsten Rahmenbedingungen und Standards, die exemplarisch zeigen, wie KI-Systeme verantwortungsbewusst verwaltet werden können. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Entwickeln Sie ein Bewusstsein für rechtliche Fragen.
- Entwickeln Sie ein Bewusstsein für die Bedenken von Nutzern.
- Entwickeln Sie ein Bewusstsein für Fragestellungen der AI-Auditierung und Verantwortung.
Modul 8: Bestehende KI-Fragen und Bedenken
- Bietet einen Überblick über aktuelle Diskussionen und Ideen zur AI-Governance, einschließlich rechtlicher Fragen, der Bedenken von Nutzern und Fragestellungen der KI-Auditierung und Verantwortung.
Zusammenfassung und Nächster Schritt
Voraussetzungen
Dieses Kurs hat keine Voraussetzungen.
Wer sollte sich weiterbilden?
Wir müssen die Regulierungsprozesse weiter ausbauen und optimieren, durch welche vertrauenswürdige KI entstehen wird, und wir müssen in die Menschen investieren, die ethische und verantwortungsbewusste KI entwickeln werden. Diejenigen, die im Bereich der Einhaltung von Vorschriften, Datenschutz, Sicherheit, Risikomanagement, Recht, Personalwesen und Regulierung arbeiten, zusammen mit Datenwissenschaftlern, KI-Projektleitern, Geschäftsanalysten, KI-Produkteinrichtern, Modell-Operations-Teams und andere müssen bereit sein, sich den erweiterten Gerechtigkeitsfragen in der KI-Governance zu stellen.
Dies beinhaltet auch alle Fachleute, die im Rahmen ihrer Tätigkeiten die Entwicklung von KI-Regulierung und Risikomanagement übernehmen, sowie alle Personen, die eine IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) Zertifizierung anstreben.
28 Stunden
