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 Dauer 7 Stunden

Schulungsübersicht

Grundlagen der verantwortungsvollen KI

  • Was ist verantwortungsvolle KI und warum ist sie in der Softwareentwicklung wichtig?
  • Prinzipien: Fairness, Rechenschaftspflicht, Transparenz und Datenschutz
  • Beispiele für ethische Versagen und den Missbrauch von KI in Codebasen

Bias und Fairness in KI-generiertem Code

  • Wie LLMs Verzerrungen durch Trainingsdaten verstärken können
  • Erkennung und Behebung von verzerrten oder unsicheren Codevorschlägen
  • KI-Halluzinationen und das Risiko, Fehler im Grossmassstab einzuführen

Lizenzen, Quellenangaben und IP-Aspekte

  • Verständnis von Open-Source-Lizenzen (MIT, GPL, Copyleft)
  • Erfordernis von Quellenangaben für LLM-generierte Ausgaben?
  • Prüfung KI-gestützten Codes auf Lizenzen Dritter

Sicherheit und Compliance in der KI-gestützten Entwicklung

  • Sicherstellung der Code-Sicherheit und Vermeidung unsicherer Muster aus LLMs
  • Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien und branchenüblicher Vorschriften
  • Nachvollziehbare Dokumentation KI-gestützter Entscheidungsfindung

Politik und Governance für Entwicklungsteams

  • Entwicklung interner KI-Nutzungspolitiken für Softwareteams
  • Definition von erlaubter Nutzung und Warnsignalen
  • Auswahl von Tools und verantwortungsvolle Einführung von KI-Assistenten

Bewertung und Audit von KI-Ausgaben

  • Nutzung von Checklisten zur Bewertung der Vertrauenswürdigkeit generierter Inhalte
  • Durchführung manueller und automatisierter Reviews von KI-generiertem Code
  • Best Practices für Peer-Review- und Freigabeprozesse

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse der Softwareentwicklungsprozesse
  • Vertrautheit mit Agile, DevOps oder allgemeinen Softwareprojektpraktiken

Zielgruppe

  • Compliance-Teams
  • Entwickler
  • Softwareprojektmanager

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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