Schulungsübersicht

Grundlagen der verantwortungsbewussten KI

  • Was ist verantwortungsbewusste KI und warum sie in der Softwareentwicklung wichtig ist
  • Prinzipien: Gerechtigkeit, Haftbarkeit, Transparenz und Datenschutz
  • Beispiele für ethische Versäumnisse und Mißbrauch von AI in Codebasen

Bias und Fairness im KI-generierten Code

  • Wie LLMs durch Ausbildungsdaten Bias verfestigen können
  • Erkennen und Beheben von biasgeprägten oder gefährlichen Codeschlägen
  • KI-Halluzinationen und das Risiko des Einführens von Fehlern in großer Skala

Lizenzierung, Zuordnung und Urheberrechtsbetrachtungen

  • Verständnis der Open-Source-Lizenzen (MIT, GPL, Copyleft)
  • Erfordern KI-generierte Ausgaben eine Zuordnung?
  • Prüfung von AI-assistiertem Code auf lizenzrechtliche Probleme von Drittanbietern

Sicherheit und Compliance in der KI-assistierten Entwicklung

  • Sichere Codeerstellung gewährleisten und unsichere Muster von LLMs vermeiden
  • Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien und branchenspezifischer Vorschriften
  • Abrechnungsfähige Dokumentation des KI-assistierten Entscheidungsfindens

Politik und GoGouvernance für Entwicklerteams

  • Erstellen von internen AI-Nutzungspolitiken für Softwareteams
  • Definieren akzeptablen Gebrauchs und Warnzeichen
  • Auswahl von Werkzeugen und verantwortlicher Einarbeitung von KI-Assistenten

Evaluierung und Prüfung des AI-Ausgangs

  • Verwenden von Checklisten, um die Zuverlässigkeit generierten Inhalts zu bewerten
  • Durchführen manueller und automatisierter Überprüfungen von KI-generiertem Code
  • Best Practices für Peer-Reviews und Freigabeprozesse

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Softwareentwicklungsworkflows
  • Bekanntschaft mit Agile, DevOps oder allgemeinen Softwareprojektpraktiken

Zielpublikum

  • Compliance-Teams
  • Entwickler
  • Softwareprojektmanager
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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