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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen der verantwortungsvollen KI
- Was ist verantwortungsvolle KI und warum ist sie in der Softwareentwicklung wichtig
- Prinzipien: Fairness, Rechenschaftspflicht, Transparenz und Datenschutz
- Beispiele für ethische Versagen und den Missbrauch von KI in Codebasen
Verzerrungen und Fairness in KI-generiertem Code
- Wie große Sprachmodelle (LLMs) Verzerrungen durch Trainingsdaten verstärken können
- Erkennung und Behebung von verzerrten oder unsicheren Codeempfehlungen
- KI-Halluzinationen und das Risiko, Fehler in großem Maßstab einzuführen
Lizenzen, Quellenangaben und Aspekte des geistigen Eigentums
- Verständnis von Open-Source-Lizenzen (MIT, GPL, Copyleft)
- Erfordernis von Quellenangaben für KI-generierte Ergebnisse?
- Prüfung von KI-gestütztem Code auf Lizenzprobleme Dritter
Sicherheit und Compliance in der KI-gestützten Entwicklung
- Sicherstellung der Code-Sicherheit und Vermeidung unsicherer Muster durch LLMs
- Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien und branchenspezifischer Vorschriften
- Prüfbare Dokumentation KI-gestützter Entscheidungsfindung
Politik und Governance für Entwicklungsteams
- Erstellung interner Richtlinien für die KI-Nutzung in Softwareteams
- Definition zulässiger Nutzung und Warnsignale (Red Flags)
- Auswahl von Tools und verantwortungsvolle Einführung von KI-Assistenten
Bewertung und Prüfung von KI-Ergebnissen
- Nutzung von Checklisten zur Bewertung der Vertrauenswürdigkeit generierter Inhalte
- Durchführung manueller und automatisierter Reviews von KI-generiertem Code
- Best Practices für Peer-Review- und Genehmigungsprozesse
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Workflows in der Softwareentwicklung
- Vertrautheit mit Agile, DevOps oder allgemeinen Softwareprojektpraktiken
Zielgruppe
- Compliance-Teams
- Entwickler
- Softwareprojektleiter
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung