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Schulungsübersicht
Einführung in sichere und ethische KI
- Übersicht über KI-Sicherheit und -Ethik
- Häufige Bedrohungen und Schwachstellen in KI-Systemen
- Regulatorische Landschaft und Compliance-Frameworks
Sicherheitsbedrohungen für KI-Agenten
- Data Poisoning und Manipulation von Modellen
- Adversariale Angriffe auf KI-Modelle
- Minderungssstrategien für KI-Sicherheitsbedrohungen
Aufbau robuster und sicherer KI-Modelle
- Sicherer KI-Entwicklungslebenszyklus
- Defensive Machine-Learning-Techniken
- Validierung und Testen von KI-Modellen
Ethische KI-Entwicklung und Fairness
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in KI-Modellen
- Erklärbarkeit und Transparenz bei KI-Entscheidungen
- Sicherstellung einer verantwortungsvollen KI-Bereitstellung
KI-Governance, Compliance und Risikomanagement
- Einhaltung von DSGVO, CCPA und AI Act
- Risikomanagement-Frameworks für KI-Sicherheit
- Audit von KI-Modellen hinsichtlich Sicherheits- und Ethikbelangen
Best Practices für die sichere KI-Bereitstellung
- Bereitstellung von KI-Agenten mit Sicherheitsfokus
- Überwachung von KI-Modellen auf Anomalien und Schwachstellen
- Reaktion auf KI-Sicherheitsvorfälle und Minderungsmassnahmen
Fallstudien und reale Anwendungen
- Fallstudien zu KI-Sicherheitsverletzungen und daraus gezogene Lehren
- Implementierung sicherer KI-Agenten in realen Szenarien
- Best Practices für die Zukunftssicherheit von KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Praktische Erfahrung mit Python und KI-Frameworks
- Grundkenntnisse in Cybersicherheitsprinzipien
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Sicherheitsspezialisten
- Compliance-Verantwortliche
14 Stunden
