AI Coordinator - TÜV

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AI Coordinator - TÜV

TÜV SÜD Akademie GmbH
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Startdaten und Startorte

computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
3. Jun 2025 bis 4. Jun 2025
computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
1. Jul 2025 bis 2. Jul 2025
computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
2. Sep 2025 bis 3. Sep 2025
computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
7. Okt 2025 bis 8. Okt 2025
computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
4. Nov 2025 bis 5. Nov 2025
computer Online: Online - Virtuelles Klassenzimmer
2. Dez 2025 bis 3. Dez 2025

Beschreibung

  • Einführung: Warum ist KI-Qualität so wichtig?
    • Definition und Bedeutung von KI für Unternehmen
    • Herausforderungen bei der KI-Einführung
    • Risiken von KI-Anwendungen
  • 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
    • Übersicht über die ISO/IEC 42001
    • 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 (D…

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    • Risiken von KI-Anwendungen
  • 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
    • Übersicht über die ISO/IEC 42001
    • 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- & Daten-Lebenszyklus - Phasen und Qualität
    • 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


Teilnehmerkreis:
  • Geschäftsführerende und IT-Verantwortliche
  • KI- und Software-Ingenieure
  • Datenanalysten und Softwareentwickler
  • innnen
  • Compliance- und Qualitätsmanager
  • innnen
  • Berater
  • innnen und alle KI-Fachexperten. die KI-Projekten betreuen


Abschluss: Zertifikat AI Coordinator - TÜV der TÜV SÜD Akademie
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