Einführung in die Sicherheit von KI-Systemen.
Lernziele: KI-spezifische Angriffe (Adversarial Examples, Model Stealing), Datensicherheit, robuste Modelle, Grundprinzipien sicherer KI-Entwicklung. Sensibilisierung für KI-Risiken.
Zielgruppe: IT-Sicherheitsbeauftragte, Entwickler, Data Scientists ohne KI-Security-Vorkenntnisse.
Dauer: 1-2 Tage.
Lernziele: KI-spezifische Angriffe (Adversarial Examples, Model Stealing), Datensicherheit, robuste Modelle, Grundprinzipien sicherer KI-Entwicklung. Sensibilisierung für KI-Risiken.
Zielgruppe: IT-Sicherheitsbeauftragte, Entwickler, Data Scientists ohne KI-Security-Vorkenntnisse.
Dauer: 1-2 Tage.
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Einführung in rechtliche und ethische KI-Anforderungen.
Lernziele: Überblick KI-Regulierung (EU AI Act, DSGVO-Bezüge), ethische Prinzipien, Bias & Fairness, Transparenz, Grundlagen für KI-Governance.
Zielgruppe: Einsteiger in KI-Compliance, Führungskräfte, Projektleiter ohne rechtliche Vorkenntnisse.
Dauer: 1 Tag.
Lernziele: Überblick KI-Regulierung (EU AI Act, DSGVO-Bezüge), ethische Prinzipien, Bias & Fairness, Transparenz, Grundlagen für KI-Governance.
Zielgruppe: Einsteiger in KI-Compliance, Führungskräfte, Projektleiter ohne rechtliche Vorkenntnisse.
Dauer: 1 Tag.
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Sichere und rechtskonforme KI-Nutzung im Unternehmen.
Lernziele: AI Act Compliance, Risikobewertung von KI-Anwendungen, sichere Integration, Dokumentation, Governance-Strukturen. Praktischer Leitfaden.
Zielgruppe: Unternehmen, die KI einsetzen möchten, IT-Leiter, Fachabteilungen, Compliance-Teams.
Dauer: 1 Tag.
Lernziele: AI Act Compliance, Risikobewertung von KI-Anwendungen, sichere Integration, Dokumentation, Governance-Strukturen. Praktischer Leitfaden.
Zielgruppe: Unternehmen, die KI einsetzen möchten, IT-Leiter, Fachabteilungen, Compliance-Teams.
Dauer: 1 Tag.
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Der EU AI Act und dessen rechtliche und organisatorische Anwendung.
Lernziele: Anwendungsbereich, Risikoklassen, Verbote, Anforderungen für Hochrisiko-KI, Transparenzpflichten, Sanktionen. Praxisorientierte Umsetzung.
Zielgruppe: KI-Entwickler, Produktmanager, Compliance-Verantwortliche, Rechtsabteilungen, Geschäftsführung.
Dauer: 1-2 Tage.
Lernziele: Anwendungsbereich, Risikoklassen, Verbote, Anforderungen für Hochrisiko-KI, Transparenzpflichten, Sanktionen. Praxisorientierte Umsetzung.
Zielgruppe: KI-Entwickler, Produktmanager, Compliance-Verantwortliche, Rechtsabteilungen, Geschäftsführung.
Dauer: 1-2 Tage.
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Praktischer Einsatz von KI-Tools und autonomen KI-Agenten.
Lernziele: Überblick KI-Werkzeuge (Textgeneratoren, Chatbots, Analytics), Agentic AI-Konzept, eigenständige KI-Agenten, Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen, Produktivitätssteigerung.
Zielgruppe: Fachkräfte aller Bereiche, Führungskräfte, die KI produktiv einsetzen möchten. Keine technischen Vorkenntnisse nötig.
Dauer: 1-2 Tage.
Lernziele: Überblick KI-Werkzeuge (Textgeneratoren, Chatbots, Analytics), Agentic AI-Konzept, eigenständige KI-Agenten, Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen, Produktivitätssteigerung.
Zielgruppe: Fachkräfte aller Bereiche, Führungskräfte, die KI produktiv einsetzen möchten. Keine technischen Vorkenntnisse nötig.
Dauer: 1-2 Tage.
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Auditorenausbildung für KI-Managementsysteme nach ISO 42001.
Lernziele: Auditierung von AI Management Systems, ISO 42001 Requirements, Audit-Methodik für KI-Prozesse, Zertifizierungsvorbereitung.
Zielgruppe: ISMS-Auditoren, QM-Auditoren, die sich auf KI-Audits spezialisieren möchten.
Dauer: 3 Tage.
Lernziele: Auditierung von AI Management Systems, ISO 42001 Requirements, Audit-Methodik für KI-Prozesse, Zertifizierungsvorbereitung.
Zielgruppe: ISMS-Auditoren, QM-Auditoren, die sich auf KI-Audits spezialisieren möchten.
Dauer: 3 Tage.
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Spezialisierung auf KI-Sicherheit.
Lernziele: KI-spezifische Bedrohungen (Adversarial Attacks, Data Poisoning, Model Extraction), sichere KI-Entwicklung, KI-Schwachstellenmanagement, robuste ML-Modelle.
Zielgruppe: IT-Sicherheitsfachkräfte, Data Scientists, ML-Engineers, die KI-Systeme absichern.
Dauer: 3 Tage.
Lernziele: KI-spezifische Bedrohungen (Adversarial Attacks, Data Poisoning, Model Extraction), sichere KI-Entwicklung, KI-Schwachstellenmanagement, robuste ML-Modelle.
Zielgruppe: IT-Sicherheitsfachkräfte, Data Scientists, ML-Engineers, die KI-Systeme absichern.
Dauer: 3 Tage.
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Qualifizierung zur KI-Compliance-Beauftragten Person.
Lernziele: EU AI Act, Risikomanagement für KI-Systeme, Governance, Dokumentationspflichten, Conformity Assessment. Sicherstellung rechtlicher Compliance bei KI-Einsatz.
Zielgruppe: Compliance-Beauftragte, Datenschutzbeauftragte, Produktmanager, Rechtsabteilungen.
Dauer: 2 Tage.
Lernziele: EU AI Act, Risikomanagement für KI-Systeme, Governance, Dokumentationspflichten, Conformity Assessment. Sicherstellung rechtlicher Compliance bei KI-Einsatz.
Zielgruppe: Compliance-Beauftragte, Datenschutzbeauftragte, Produktmanager, Rechtsabteilungen.
Dauer: 2 Tage.
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