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Grundlagen der KI-Qualität

Vertrauenswürdigkeit der KI sicherstellen

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Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet den Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten, birgt aber auch erhebliche Risiken. Um das volle Potenzial der neuen Technologie dennoch erfolgreich ausschöpfen zu können, müssen diese Risiken beherrscht und zudem die erwünschte KI-Qualität sichergestellt werden. Die Implementierung eines Managementsystems für KI-Qualität bietet dafür eine solide Grundlage und dokumentiert einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI im Unternehmen.

Dieses Training führt Sie in ein umfassendes Framework für KI-Qualität ein, das auf Best Practice-Erfahrungen, rechtlichen Vorgaben und Standards basiert und die neusten Entwicklungen der internationalen Regulierungsaktivitäten berücksichtigt. Sie lernen, welchen Reifegrad ein Unternehmen erreichen muss, um die Qualität von KI-Systemen zu gewährleisten, KI-Risiken zu vermeiden und eine zuverlässiges Daten-Pipeline aufrechtzuerhalten. Alle wesentlichen Aspekte, die die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen oder KI-Produkten beeinflussen können, werden beleuchtet. Eine Fallstudie verdeutlicht Ihnen die Anwendbarkeit des Frameworks für KI-Qualität in der Praxis.
  • Sie sind in der Lage, bei der Entwicklung eines KI-Qualitätsmanagementsystems aktiv mitzuwirken
  • Sie können die Qualität und die Risiken in allen Phasen des KI-Lebenszyklus managen.
  • Sie erkennen potenzielle Fehler bei der KI-Einführung und können diese vermeiden
  • Sie kennen den aktuellen Stand der rechtlichen und normativen Vorgaben
  • Bedeutung der KI-Qualität
    • Die weit gefasste Definition von KI
    • Herausforderungen bei der KI-Einführung
    • KI-spezifische Risiken
  • Das risikobasierte Framework
    für KI-Qualität
    • Die 6 Säulen der KI-Qualität:
      Sicherheit, Cybersecurity, Compliance,
      Ethik, Leistung, Nachhaltigkeit
    • Risikobewertung
    • Reifegradanalyse zur KI-Qualität
  • KI-Readiness der Organisation
    • Anforderungen an die KI-Governance
    • Erwartungen des Kontextes
    • Compliance:
      Rechtliche Vorgaben, Standards und laufende Regulierungsaktivitäten
    • KI-Strategie
    • Erforderliche Fähigkeiten und Kompetenzen
    • Anwendungsbeispiel: Reifegradprofil eines Unternehmens
  • KI-Systeme
    • KI-Referenzarchitektur:
      Kernbereiche (Datenqualität, KI-Modelle, Training der KI),
      Integration (Ausführung, Kontrollfluss),
      Überwachung (Testing und Kontrolle)
    • Infrastruktur
    • Anwendungsbeispiel: Reifegradanalyse eines KI-Systems
  • KI-Prozesse
    • KI-Lebenszyklus: Phasen und Q-Gates
    • Datenlebenszyklus: Phasen und Q-Gates
    • Wechselwirkung zwischen KI- und Daten-Lebenszyklus
    • Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus
    • Validierung und Verifizierung:
      Methoden zur KI-Erklärbarkeit
    • Cybersecurity:
      KI-Sicherheit, Angriffe und Abwehr
    • Anwendungsbeispiel: Reifegradprofil von KI-Prozessen
  • Planung eines Managementsystems für
    KI-Qualität
    • Roadmap zur Einführung
Teilnahmebescheinigung der TÜV SÜD Akademie
Keine, aber Grundkenntnisse über gängige Algorithmen für maschinelles Lernen sind empfehlenswert
  • Teilnehmerunterlagen: Die Unterlagen und die Präsentation sind ausschließlich in englischer Sprache verfügbar
  • Vortragssprache: Wir bieten das Training sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache an. (Standardsprache ist Deutsch). Bitte beachten Sie dazu die Kennzeichnung „Seminarsprache Englisch“ neben den ausgewiesenen Terminen
  • Zertifizierung: Eine Zertifizierung ist nach bestandener Prüfung möglich. Bitte buchen Sie bei Bedarf die dazu erforderliche Multiple-Choice-Prüfung „AI Quality Engineer – TÜV“ (Level 1)
  • Geschäftsführer und IT-Verantwortliche
  • KI- und Software-Ingenieure, Datenanalysten, Softwareentwickler
  • Compliance- und Qualitätsmanager
  • Berater und alle KI-Fachexperten, die KI-Projekten betreuen
Fachexperten für KI-Qualität des TÜV SÜD

Inhaltsvorschau:
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet den Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten, birgt aber auch erhebliche Risiken. Um das volle Potenzial der neuen Technologie dennoch erfolgreich ausschöpfen zu können, müssen diese Risiken beherrscht und zudem die erwünschte KI-Qualität sichergestellt werden. Die Implementierung eines Managementsystems für KI-Qualität bietet dafür eine solide Grundlage und dokumentiert einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI im Unternehmen.

Dieses Training führt Sie in ein umfassendes Framework für KI-Qualität ein, das auf Best Practice-Erfahrungen, rechtlichen Vorgaben und Standards basiert und die neusten Entwicklungen der internationalen Regulierungsaktivitäten berücksichtigt. Sie lernen, welchen Reifegrad ein Unternehmen erreichen muss, um die Qualität von KI-Systemen zu gewährleisten, KI-Risiken zu vermeiden und eine zuverlässiges Daten-Pipeline aufrecht zu erhalten. Alle wesentlichen Aspekte, die die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen oder KI-Produkten beeinflussen können, werden beleuchtet. Eine Fallstudie verdeutlicht Ihnen die Anwendbarkeit des Frameworks für KI-Qualität in der Praxis.

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