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Training: Künstliche Intelligenz

AI040 AI GRC Specialist

 

Kursbeschreibung (description):
Der Zertifikatslehrgang AI040 AI GRC Specialist bildet Sie zu einem KI-Experten für Governance, Risk & Compliance aus.

KI-Systeme zeichnen sich durch ein komplizierteres Risikoprofil aus als herkömmliche IT-Systeme, insbesondere auch da sie häufig selbstständig Entscheidungen treffen können. Dieser Lehrgang beleuchtet sehr umfassend die spezifischen Risiken von KI-Systemen und verortet sie innerhalb des umfassenderen GRC-Rahmens.

Die Teilnehmer erhalten tiefgehende Kenntnis über die sich abzeichnenden regulatorischen Rahmenbedingungen und Richtlinien, die für KI entscheidend sind. Besonderen Fokus erhalten hierbei das AI Risk Management Framework (AI RMF) des National Institute of Standards and Technology (NIST), welches speziell für das Management von KI-Risiken konzipiert wurde, sowie der "Artificial Intelligence Act", der sich zurzeit im legislativen Prozess der EU befindet, und seine Implikationen für Unternehmen, die KI Systeme nutzen wollen.
Zielgruppe (target group):
  • KI-Strategen
  • Compliance Beauftragte
  • Regulierungsbeauftragte
  • IT-Manager
  • Fachexperten im Bereich GRC

Voraussetzungen (requirements):
keine
Ziele (objectives):
  • Verständnis für die Besonderheiten von KI-Systemen im GRC-Kontext erlangen
  • Einführung in das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
  • Verständnis der regulatorischen Anforderungen durch den "Artificial Intelligence Act"
  • Kenntnisse über Produkthaftung und KI-Haftung erwerben
  • Einblick in die Verbindung zwischen den regulatorischen Anforderungen und dem NIST AI RMF
  • Tiefgehendes Verständnis Funktionen GOVERN, MAP, MEASURE und MANAGE des NIST AI RMF erlangen
  • Fähigkeit, relevante Policies und Procedures anhand konkreter Beispiele zu analysieren
  • Fähigkeit, diese Funktionen zur effektiven Behandlung von AI-Risiken in der eigenen Organisation zu implementieren

Preis und Dauer (price and duration):
Dauer (duration): 10 Tage
Schulungslänge (course length): 45:00 Stunden (inkl. Pausen) verteilt auf 10 aufeinanderfolgende Tage
Preis (price): 3950,- Euro zzgl. MwSt.
Im Anschluss an den Kurs haben Sie die Möglichkeit, eine optionale 60minütige Zertifikatsprüfung abzulegen.

Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.


Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
Termine (dates):
Dieser Workshop findet an folgenden Terminen statt:


Ort KursformatBeginnEndePlätze
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Online-Training03.06.2024 | 09:0014.06.2024 | 13:30
 
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Online-Training26.08.2024 | 09:0006.09.2024 | 13:30
 
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Online-Training25.11.2024 | 09:0006.12.2024 | 13:30
 
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Inhalte (agenda):
  • Modul 1: Einführung in GRC für KI
    • Erläuterung der Besonderheiten und Herausforderungen von KI-Systemen im GRC-Kontext
    • Einführung in Governance, Risk Management und Compliance im Kontext von KI
    • Übersicht über das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
    • Kurze Einführung in die Dimensionen des AI RMF und deren Bedeutung
    • Diskussion und Austausch über die Anwendung des AI RMF in der Praxis
    • Ausblick auf die Folgemodule, die jede Dimension des AI RMF im Detail behandeln
    • Diskussion und Q&A
  • Modul 2: Regulatorische Grundlagen für effektive KI-Compliance
    • Einführung in die regulatorischen Grundlagen für GRC im KI-Kontext
    • Detaillierte Untersuchung des "Artificial Intelligence Act" und seiner Auswirkungen auf Unternehmen
    • Vertiefung in die Richtlinien zur Produkthaftung und KI-Haftung
    • Erläuterung der Schnittstellen zwischen den regulatorischen Vorgaben und dem NIST AI RMF
    • Diskussion und Analyse von Praxisbeispielen zur Anwendung der regulatorischen Anforderungen
    • Workshops und Gruppenarbeiten zur Vertiefung des erworbenen Wissens
    • Diskussion und Q&A
  • Modul 3: Aufbau einer effektiven Governance von KI Risiken
    • Einführung in die GOVERN Funktion des NIST AI RMF
    • Vertiefung in die Kategorien und Unter-Kategorien der GOVERN Funktion
    • Bedeutung von Policies und Procedures im KI-Risikomanagement
    • Praktische Beispiele und Case Studies zur Anwendung von Policies und Procedures
    • Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen und ihre Wechselwirkung mit der GOVERN Funktion
    • Workshops: Erstellung eigener Policies und Procedures für spezifische KI-Szenarien
    • Austausch über Herausforderungen und Best Practices bei der Implementierung der GOVERN Funktion
    • Diskussion und Q&A
  • Modul 4: Indikation und Klassifizierung von KI Risiken
    • Einführung in die MAP-Funktion des NIST AI RMF
    • Tiefer Einblick in die Kategorien und Unterkategorien der MAP-Funktion
    • Relevanz und Bezüge der MAP-Funktion zur Regulatorik
    • Analyse von Policies und Procedures: Best Practices und konkrete Beispiele
    • Case Studies: Anwendung der MAP-Funktion in realen Unternehmenskontexten
    • Diskussion und Austausch über die Umsetzung der MAP-Funktion in verschiedenen Branchen
    • Praktische Übungen: Wie implementiere ich die MAP-Funktion in meiner Organisation?
    • Diskussion und Q&A
  • Modul 5: KI Risiken sinnvoll messen
    • Einführung in die MEASURE Funktion des NIST AI RMF
    • Detaillierte Untersuchung der Kategorien und Unterkategorien der MEASURE Funktion
    • Bedeutung von Quantitativen und Qualitativen Methoden zur Bewertung von KI-Risiken
    • Praktische Beispiele und Case Studies zur Vertiefung von Konzepten
    • Bezüge zu Regulatorik und deren Anwendung im Rahmen der MEASURE Funktion
    • Diskussion von Policies und Procedures im Kontext der MEASURE Funktion
    • Aktiver Austausch über Herausforderungen und Best Practices bei der Umsetzung der MEASURE Funktion in der Praxis
    • Diskussion und Q&A
  • Modul 6: KI Risiken effektiv managen
    • Einführung in das Risikomanagement von KI und die MANAGE Funktion des NIST AI RMF
    • Tiefe Einblicke in die Kategorien und Unterkategorien der MANAGE Funktion
    • Regulatorische Bezüge im Kontext von AI und deren Auswirkungen auf Organisationen
    • Praktische Fallstudien: Anwendung von Policies und Procedures in realen Szenarien
    • Diskussion von Best Practices und häufigen Herausforderungen im AI-Risikomanagement
    • Interaktive Q&A-Session und Gruppendiskussionen zur Vertiefung des Gelernten
    • Abschluss und Ausblick auf weiterführende Schulungsangebote und Ressourcen
  • Zertifikatsprüfung