Schulungsübersicht
Einführung
Modul 1: Grundlagen der künstlichen Intelligenz
- Definiert KI und maschinelles Lernen, stellt einen Überblick über die verschiedenen Arten von KI-Systemen und deren Anwendungsfälle dar und verortet KI-Modelle im weiteren sozio-kulturellen Kontext. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten von KI-Systemen beschreiben und erklären.
- Den KI-Technologie-Stack beschreiben und erklären.
- KI und die Entwicklung der Data Science beschreiben und erklären.
Modul 2: Auswirkungen von KI auf Menschen und Prinzipien einer verantwortungsvollen KI
- Beschreibt 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: Lebenszyklus der KI-Entwicklung
- Beschreibt den Lebenszyklus der KI-Entwicklung und den umfassenden Kontext, in dem KI-Risiken verwaltet werden. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen bestehenden und neuen ethischen Leitlinien für KI beschreiben und erklären.
- Geltende Gesetze, die mit der Nutzung von KI zusammenhängen, beschreiben und erklären.
- Schnittstellen zur DSGVO beschreiben und erklären.
- Reformierungen der Haftung beschreiben und erklären.
Modul 4: Umsetzung einer verantwortungsvollen KI-Governance und Risikomanagement
- Erläutert, wie wesentliche KI-Stakeholder in einem mehrschichtigen Ansatz zusammenarbeiten, um KI-Risiken zu verwalten, während gleichzeitig das gesellschaftliche Potenzial von KI-Systemen anerkannt wird. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes beschreiben und erklären.
- Weitere neue globale Gesetze beschreiben und erklären.
- Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den wichtigsten Risiko Management-Frameworks und -Standards beschreiben und erklären.
Modul 5: Umsetzung von KI-Projekten und Systemen
- Beschreibt das Mapping, die Planung und das Scoping von KI-Projekten, das Testen und Validieren von KI-Systemen während der Entwicklung sowie das Management und Monitoring von KI-Systemen nach dem Deployment. 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: Geltende Gesetze für KI-Systeme
- Stellt eine Übersicht über geltende Gesetze dar, die die Nutzung von KI regeln, beschreibt Schnittstellen zur DSGVO und schärft das Bewusstsein für Reformierungen der Haftung. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Die Interoperabilität des KI-Risikomanagements mit anderen operativen Risikostategien sicherstellen.
- KI-Governance-Prinzipien in das Unternehmen integrieren.
- Eine Infrastruktur für die KI-Governance aufbauen.
- Das Mapping, die Planung und das Scoping des KI-Projekts durchführen.
- Das KI-System während der Entwicklung testen und validieren.
- Die KI-Systeme nach dem Deployment managen und überwachen.
Modul 7: Bestehende und neue KI-Gesetze und -Standards
- Beschreibt globale, KI-spezifische Gesetze sowie wesentliche Frameworks und Standards, die aufzeigen, wie KI-Systeme verantwortungsvoll gemanagt werden können. Am Ende dieses Moduls können Sie;
- Sich über rechtliche Themen informieren.
- Sich über Bedenken der Nutzenden informieren.
- Sich über Themen bezüglich KI-Audits und Rechenschaftspflicht informieren.
Modul 8: Laufende Themen und Fragestellungen im Bereich KI
- Stellt aktuelle Diskussionen und Ideen zur KI-Governance vor, einschliesslich des Bewusstseins für rechtliche Fragen, Bedenken der Nutzenden sowie Themen bezüglich KI-Audits und Rechenschaftspflicht.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
Für diesen Kurs sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Für wen ist die Schulung gedacht?
Wir müssen Governance-Prozesse kontinuierlich weiterentwickeln, damit vertrauenswürdige KI entstehen kann, und in diejenigen investieren, die ethische und verantwortungsvolle KI aufbauen. Personen, die im Compliance-, Datenschutz-, Sicherheits-, Risikomanagement-, Rechts- und HR-Bereich sowie in der Governance tätig sind, gemeinsam mit Data Scientists, KI-Projektmanager:innen, Business Analysten, Produktverantwortlichen für KI, Model Ops Teams und anderen, müssen darauf vorbereitet sein, sich den erweiterten Fragestellungen der KI-Governance zu stellen.
Dazu zählen alle Fachpersonen, die mit der Entwicklung von KI-Governance und Risikomanagement in ihren Bereichen beauftragt sind, sowie alle, die die IAPP-Zertifizierung zum Certified Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) anstreben.
