AI Coordinator - TÜV
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
- Die 6 Säulen der 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…
- KI-Referenzarchitektur:
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
- 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
- Die 6 Säulen der 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-Referenzarchitektur:
- 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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