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AI Data Governance im Unternehmen

BeckAkademie Seminare, Online-Kurs / Fernlehrgang
Dauer
1 Tag
Durchführungsform
Online-Kurs / Fernlehrgang
Nächster Starttermin
31 März, 2025 Details anzeigen
Preis
474,81 EUR inkl. MwSt.
Webseite des Anbieters
Dauer
1 Tag
Durchführungsform
Online-Kurs / Fernlehrgang
Nächster Starttermin
31 März, 2025 Details anzeigen
Preis
474,81 EUR inkl. MwSt.
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Für weitere Informationen stellen Sie gerne eine Informationsanfrage 👍

Beschreibung

Das Webinar bietet ein praktisches Verständnis von AI und Machine Learning für Entscheidungsträger:innen in Unternehmen, die sich mit Beschaffung und Management von AI-Systemen konfrontiert sehen. Die Referent:innen liefern detaillierte Einblicke in Data Governance- und Due Diligence-Prozesse, ML-Modelltraining, qualitative Anforderungen und Risikobewertungen im Kontext von KI. Darüber hinaus werden relevante datenschutzrechtliche Aspekte und die Prinzipien von ‚Privacy by Design‘ detailliert beleuchtet. Durch den Einsatz von interaktiven Elementen, praxisnahen Fallstudien und technischen Erläuterungen bietet das Webinar die Möglichkeit, sowohl technisches als auch rechtliches Wissen zu erweitern und auf den neuesten Stand zu bringen.

Kommende Starttermine

1 verfügbarer Starttermin

31 März, 2025

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang

Inhalte / Module

Einführung

Überblick zu AI und Machine Learning Systemen

  • Definitionen: Einführung in relevante Begriffe (z. B. AI und Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze)
  • Anwendungen: praktische Beispiele im Unternehmenskontext
  • Entwicklungsprozess: Vom Training bis zur Implementierung

Due Diligence

  • Training Data: Auswahl und Verwendung
  • Model Selection: Unterschiede und Auswahlkriterien
  • Open Source vs. AI as a Service
  • Einkauf / Procurement / Vergabe: Was zu beachten ist

AI Model training

  • Data Labelling: Prozesse und Herausforderungen
  • Einführung in die technischen Aspekte
  • Model Updates: Notwendigkeit und Risiken

Qualitative Anforderungen

  • Transparenz: Was bedeutet das in der Praxis?
  • Erklärbarkeit: Wie kann die erreicht werden?
  • Counterfactual Explanations: Erläuterung und Praxisbeispiele

Risikobewertung

  • AI Bias Audit: Verständnis des Konzepts, praktische Beispiele
  • AI Impact Assessment: rechtliche, ökonomische und soziale Auswirkungen, Fallstudie
  • AI Risk Assessment: Methoden zur Risikobewertung, Fallbeispiel

Datenschutzrecht

  • Datenschutzgrundsätze: Deep Dive und Diskussion
  • Rechtsgrundlagen
  • Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Privacy by Design & Privacy Patterns: Erklärung und Anwendungsbeispiele
  • Betroffenenrechte: Überblick, Herausforderungen, Lösungen

Accountability / Prozessvermeidung

  • Audit Trails
  • Beweislastverteilung

Zusammenfassung und Abschlussdiskussion

Zielgruppe / Voraussetzungen

Mitarbeitende, Führungskräfte und Geschäftsführer aus den Bereichen IT-Services, IT-Einkauf und IT-Vertrieb

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