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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