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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen: EU AI Act für technische Teams
- Relevante Pflichten und Terminologie für Entwickler und Betreiber
- Verständnis verbotener Praktiken gemäß Artikel 4 aus technischer Perspektive
- Übersetzung rechtlicher Anforderungen in technische Kontrollmechanismen
Sicherer und compliant Development Lifecycle
- Repository-Struktur und Policy-as-Code für KI-Projekte
- Code-Review und automatische statische Prüfungen auf riskante Muster
- Abhängigkeits- und Supply-Chain-Management für Modellkomponenten
CI/CD-Pipeline-Design für Compliance
- Pipeline-Phasen: Build, Test, Validierung, Packaging, Deploy
- Integration von Governance-Gates und automatischen Policy-Prüfungen
- Unveränderlichkeit von Artefakten und Provenienz-Tracking
Modell-Testen, Validierung und Sicherheitsprüfungen
- Datenvalidierung und Bias-Erkennungstests
- Tests für Leistungsfähigkeit, Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegen Adversarial Attacks
- Automatisierte Akzeptanzkriterien und Testberichte
Modell-Registry, Versionierung und Provenienz
- Einsatz von MLflow oder Äquivalenten für Modell-Linearität und Metadaten
- Versionierung von Modellen und Datenätzen für Reproduzierbarkeit
- Dokumentierung der Provenienz und Erstellung auditbereiter Artefakte
Runtime-Kontrollen, Monitoring und Observability
- Instrumentierung zum Logging von Eingaben, Ausgaben und Entscheidungen
- Monitoring von Modell-Drift, Daten-Drift und Leistungsindikatoren
- Alarmierung, automatisches Rollback und Canary Deployments
Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz
- Least-Privilege-IAM für Modell-Trainings- und Serving-Umgebungen
- Schutz von Trainings- und Inferenzdaten im Ruhezustand und während der Übertragung
- Secrets-Management und sichere Konfigurationspraktiken
Prüfbarkeit und Beweissicherung
- Erstellung maschinenlesbarer Logs und menschenlesbarer Zusammenfassungen
- Zusammenstellung von Nachweisen für Konformitätsbewertungen und Audits
- Belegungsrichtlinien und sichere Speicherung von Compliance-Artefakten
Incident Response, Reporting und Remediation
- Erkennung mutmaßlicher verbotener Praktiken oder Sicherheitsvorfälle
- Technische Schritte zur Eindämmung, Rollback und Minderung
- Vorbereitung technischer Berichte für Governance und Aufsichtsbehörden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsworkflows
- Erfahrung mit Containerisierung und grundlegenden Kubernetes-Konzepten
- Vertrautheit mit git-basiertem Source Control und CI/CD-Praktiken
Zielgruppe
- Entwickler, die KI-Komponenten entwickeln oder warten
- DevOps- und Plattformingenieure, die für die Bereitstellung verantwortlich sind
- Administratoren, die Infrastruktur- und Runtime-Umgebungen verwalten