Schulungsübersicht
Einführung
Modul 1: Grundlagen der künstlichen Intelligenz
- Definition von KI und maschinellem Lernen, Überblick über die verschiedenen Arten von KI-Systemen und deren Anwendungsfälle sowie Einordnung von KI-Modellen in den breiteren soziokulturellen Kontext. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- Den KI-Technologie-Stack beschreiben und erklären.
- KI und die Evolution der Data Science beschreiben und erklären.
Modul 2: Auswirkungen von KI auf Menschen und Prinzipien verantwortungsvoller KI
- Skizziert die Kernrisiken und Schäden, die von KI-Systemen ausgehen, die Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme sowie die Prinzipien, die für eine verantwortungsvolle und ethische KI unerlässlich sind. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Kernrisiken und Schäden, die von KI-Systemen ausgehen, beschreiben und erklären.
- Die Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme beschreiben und erklären.
Modul 3: Der KI-Entwicklungslebenszyklus
- Beschreibt den KI-Entwicklungslebenszyklus und den breiten Kontext, in dem KI-Risiken gemanagt werden. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen bestehenden und aufkommenden ethischen Leitlinien für KI beschreiben und erklären.
- Die bestehenden Gesetze, die mit der Nutzung von KI interagieren, beschreiben und erklären.
- Wichtige Schnittstellen zur Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) beschreiben und erklären.
- Reformen im Bereich der Haftung beschreiben und erklären.
Modul 4: Umsetzung verantwortungsvoller KI-Governance und Risikomanagement
- Erklärt, wie wichtige KI-Stakeholder in einem mehrschichtigen Ansatz zusammenarbeiten, um KI-Risiken zu managen, und gleichzeitig die potenziellen gesellschaftlichen Vorteile von KI-Systemen berücksichtigen. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes (EU AI Act) beschreiben und erklären.
- Andere aufkommende globale Gesetze beschreiben und erklären.
- Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den wichtigsten Rahmenwerken und Standards für das Risikomanagement beschreiben und erklären.
Modul 5: Umsetzung von KI-Projekten und -Systemen
- Skizziert die Abbildung, Planung und Abgrenzung von KI-Projekten, das Testen und Validieren von KI-Systemen während der Entwicklung sowie das Management und Monitoring von KI-Systemen nach dem Einsatz. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die wichtigsten Schritte in der Planungsphase von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- Die wichtigsten Schritte in der Designphase von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- Die wichtigsten Schritte in der Entwicklungsphase von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- Die wichtigsten Schritte in der Implementierungsphase von KI-Systemen beschreiben und erklären.
Modul 6: Aktuelle Gesetze, die auf KI-Systeme anwendbar sind
- Gibt einen Überblick über die bestehenden Gesetze, die die Nutzung von KI regeln, skizziert wichtige Schnittstellen zur Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) und vermittelt ein Bewusstsein für Reformen im Bereich der Haftung. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Interoperabilität des KI-Risikomanagements mit anderen operativen Risikostrategien sicherstellen.
- KI-Governance-Prinzipien in das Unternehmen integrieren.
- Eine KI-Governance-Infrastruktur etablieren.
- Das KI-Projekt abbilden, planen und abgrenzen.
- Das KI-System während der Entwicklung testen und validieren.
- KI-Systeme nach dem Einsatz managen und überwachen.
Modul 7: Bestehende und aufkommende KI-Gesetze und Standards
- Beschreibt globale, KI-spezifische Gesetze sowie die wichtigsten Rahmenwerke und Standards, die exemplarisch zeigen, wie KI-Systeme einer verantwortungsvollen Governance unterzogen werden können. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Ein Bewusstsein für rechtliche Aspekte gewinnen.
- Ein Bewusstsein für Nutzerbedenken gewinnen.
- Ein Bewusstsein für Themen im Bereich KI-Auditing und Verantwortlichkeit gewinnen.
Modul 8: Aktuelle KI-Themen und -Bedenken
- Stellt aktuelle Diskussionen und Ideen zur KI-Governance vor, einschließlich eines Bewusstseins für rechtliche Aspekte, Nutzerbedenken sowie Themen im Bereich KI-Auditing und Verantwortlichkeit.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen.
Wer sollte am Training teilnehmen?
Wir müssen kontinuierlich die Governance-Prozesse weiterentwickeln und verfeinern, durch die vertrauenswürdige KI entstehen wird, und wir müssen in die Menschen investieren, die ethische und verantwortungsvolle KI entwickeln. Personen, die in den Bereichen Compliance, Datenschutz, Sicherheit, Risikomanagement, Recht, Personalwesen und Governance tätig sind, ebenso wie Data Scientists, KI-Projektmanager, Business Analysten, KI-Produktverantwortliche, Model-Operations-Teams und andere, müssen darauf vorbereitet sein, die erweiterten Herausforderungen im Bereich der KI-Governance zu bewältigen.
Dazu gehören alle Fachkräfte, die mit der Entwicklung von KI-Governance und Risikomanagement in ihren Organisationen betraut sind, sowie alle, die eine Zertifizierung als IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) anstreben.
