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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 Sicht
- Zuordnung rechtlicher Anforderungen an Engineering-Steuerelemente
Sichere und konforme Entwicklungslebenszyklen
- Repository-Struktur und Policy-as-Code für KI-Projekte
- Code-Reviews und automatische statische Prüfungen für risikobehaftete Muster
- Abhängigkeits- und Supply-Chain-Management für Modellkomponenten
Design von CI/CD-Pipelines für Konformität
- Pipeline-Stufen: Build, Test, Validierung, Packaging, Deploy
- Integration von Governance-Gates und automatisierten Policy-Checks
- Unveränderlichkeit von Artefakten und Provenienz-Tracking
Modelltests, Validierung und Sicherheitsprüfungen
- Datenvalidierung und Bias-Erkennungs-Tests
- Tests für Leistungsfähigkeit, Robustheit und adversariale Resilienz
- Automatisierte Akzeptanzkriterien und Testberichte
Modellregister, Versionierung und Provenienz
- Verwendung von MLflow oder vergleichbaren Lösungen für Modell-Lineage und Metadaten
- Versionierung von Modellen und Datensätzen für Reproduzierbarkeit
- Erfassung der Provenienz und Erstellung auditbereiter Artefakte
Laufzeitsteuerungen, Monitoring und Observability
- Instrumentierung zum Logging von Eingaben, Ausgaben und Entscheidungen
- Monitoring von Modell-Drift, Daten-Drift und Leistungskennzahlen
- Alerting, automatisierte Rollbacks und Canary-Deployments
Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz
- Least-Privilege-IAM für Modelltraining- und Serving-Umgebungen
- Schutz von Trainings- und Inferenzdaten im Ruhezustand und während der Übertragung
- Secrets-Management und sichere Konfigurationspraktiken
Auditierbarkeit und Beweissicherung
- Erstellung maschinenlesbarer Logs und menschenlesbarer Zusammenfassungen
- Zusammenstellung von Nachweisen für Konformitätsbewertungen und Audits
- Aufbewahrungsrichtlinien und sichere Speicherung von Compliance-Artefakten
Vorfallbehandlung, Meldung und Remediation
- Erkennung mutmasslicher verbotener Praktiken oder Sicherheitsvorfälle
- Technische Schritte zur Eindämmung, zum Rollback und zur Minderung
- Vorbereitung technischer Berichte für Governance und Aufsichtsbehörden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Softwareentwicklungs- und Deploymentsprozessen
- Erfahrung mit Containerisierung und grundlegenden Kubernetes-Konzepten
- Vertrautheit mit Git-basiertem Quellcode-Management und CI/CD-Praktiken
Zielgruppe
- Entwickler, die KI-Komponenten bauen oder warten
- DevOps- und Plattform-Ingenieure, die für das Deployment verantwortlich sind
- Administratoren, die Infrastruktur und Laufzeitumgebungen verwalten