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Schulungsübersicht
Grundlagen: Das EU-KI-Gesetz aus Sicht technischer Teams
- Relevante Pflichten und Fachbegriffe für Entwickler sowie Betreiber
- Technische Betrachtung der unzulässigen Praktiken gemäß Artikel 4
- Zuordnung gesetzlicher Anforderungen zu technischen Kontrollen
Sicherer und complianter Entwicklungsprozess
- Struktur von Repositories sowie Umsetzung von Policy-as-Code für KI-Projekte
- Code-Reviews sowie automatisierte statische Analysen zur Erkennung riskanter Muster
- Verwaltung von Abhängigkeiten und der gesamten Wertschöpfungskette von Modellkomponenten
Gestaltung von CI/CD-Pipelines unter Compliance-Aspekten
- Phasen innerhalb der Pipeline: Erstellung, Test, Validierung, Packaging sowie Deployment
- Integration von Governance-Gates sowie automatisierten Regelprüfungen
- Sicherstellung von Unveränderbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Artifakte
Testen, Validierung und Sicherheitskontrolle von Modellen
- Überprüfung von Eingabedaten sowie Tests zur Erkennung von Bias
- Messung der Leistungsfähigkeit, Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe
- Automatisierte Prüfkriterien sowie Berichterstellung zu Testergebnissen
Modell-Registrierung, Versionsverwaltung und Nachvollziehbarkeit
- Nutzung von MLflow oder ähnlichen Tools zur Dokumentation der Modellhistorie und Metadaten
- Versionierung sowohl von Modellen als auch Datensätzen zur Wiederholbarkeit von Analysen
- Erfassung relevanter Herkunftsinformationen sowie Erstellung audittauglicher Dokumente
Kontrollmechanismen, Monitoring und Beobachtbarkeit in der Laufzeitphase
- Protokollierung von Eingaben, Ausgaben sowie Entscheidungsprozessen des Modells
- Überwachung von Modelldrift, Veränderungen der Inputdaten sowie weiterer Leistungskennzahlen
- Einrichtung automatischer Warnmeldungen, Rollback-Mechanismen sowie Einsatz von Canary-Deployments
Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz
- Anwendung des „Least-Privilege“-Prinzips bei der Berechtigungsvergabe für Training- und Servicelaufumgebungen
- Schutz von Trainingsdaten sowie Inferenzdaten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung
- Verwaltung vertraulicher Informationen mittels sicherer Schlüsselmanagement-Verfahren und konforme Konfigurationseinstellungen
Auditierbarkeit sowie Sammlung relevanter Nachweise
- Erzeugung maschinenlesbarer Protokolle nebst menschenlesbaren Zusammenfassungen
- Kompilierung aller erforderlichen Dokumente für Konformitätsprüfungen und Audits
- Festlegung angemessener Aufbewahrungspolitiken sowie sicherer Lagerstätten für Compliance-bezogene Daten
Reaktion auf Vorfälle, Berichterstattung und Abhilfemaßnahmen
- Identifikation von verdächtigen Aktivitäten oder möglichen Sicherheitsproblemen im Zusammenhang mit Modellen
- Durchführung technischer Schritte zur Eindämmung, Rückabwicklung betroffener Vorgänge sowie präventiven Gegenmaßnahmen
- Ausarbeitung von Fachberichten für interne Entscheidungsträger und zuständige Aufsichtsbehörden
Zusammenfassung sowie weitere Empfehlungen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsprozess
- Erfahrung mit Containerisierung sowie grundlegenden Kubernetes-Konzepten
- Vertrautheit mit Git-basiertem Versionskontrollsystem sowie CI/CD-Praxis
Zielgruppe
- Entwickler, die KI-Komponenten erstellen oder pflegen
- DevOps- sowie Plattform-Ingenieure, zuständig für Bereitstellungen
- Administratoren, verantwortlich für Infrastruktur und Laufzeitumgebungen
14 Stunden