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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 Versäumnisse und den Missbrauch von KI in Codebasen

Verzerrungen und Fairness in KI-generiertem Code

  • Wie LLMs Verzerrungen durch Trainingsdaten verstärken können
  • Erkennung und Beseitigung verzerrter oder unsicherer Codevorschläge
  • KI-Halluzinationen und das Risiko der massenhaften Einführung von Fehlern

Lizenzen, Quellenangaben und Fragen zum geistigen Eigentum

  • Verständnis von Open-Source-Lizenzen (MIT, GPL, Copyleft)
  • Erfordernis von Quellenangaben für LLM-generierte Outputs?
  • Prüfung von KI-gestütztem Code auf Lizenzen Dritter

Sicherheit und Compliance in der KI-gestützten Entwicklung

  • Sicherstellung der Codesicherheit und Vermeidung unsicherer Muster aus LLMs
  • Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien und branchenspezifischer Vorschriften
  • Prüfbare Dokumentation von KI-gestützten Entscheidungsprozessen

Policy und Governance für Entwicklungsteams

  • Erstellung interner Richtlinien zur KI-Nutzung für Softwareteams
  • Definition von akzeptabler Nutzung und Warnsignalen (Red Flags)
  • Werkzeugauswahl und verantwortungsvolle Einführung von KI-Assistenten

Bewertung und Auditierung von KI-Outputs

  • Verwendung von Checklisten zur Bewertung der Zuverlässigkeit generierter Inhalte
  • Durchführung manueller und automatisierter Reviews von KI-generiertem Code
  • Best Practices für Peer-Review- und Freigabeprozesse

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung
  • Vertrautheit mit Agile, DevOps oder allgemeinen Praktiken im Softwareprojektmanagement

Zielgruppe

  • Compliance-Teams
  • Entwickler
  • Softwareprojektmanager

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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