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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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