Präsenz-Schulung  /  03. Juni 2024, / Dauer: 4 Tage + Prüfungstag

Certified Data Scientist Specialized in Trustworthy AI

Im Zuge der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich eine Vielzahl neuartiger KI-Anwendungen etabliert. Dabei stellen sich zunehmend Herausforderungen in Bezug auf deren vertrauenswürdigen Einsatz sowie die Absicherung von KI-Systemen. So ergibt sich bei sicherheitsrelevanten Anwendungen unter anderem die Frage nach der Zuverlässigkeit des Systems, beispielsweise »Wie zuverlässig kann eine KI-basierte Fußgängererkennung in einem autonomen Fahrzeug sein?«. Je nach Einsatzkontext der KI-Anwendung werden auch ethische Fragestellungen aufgeworfen, beispielsweise ob eine KI-basierte Vorauswahl von schriftlichen Bewerbungen diskriminierend ist oder nicht. Es existiert bereits eine Vielzahl von Ansätzen und Methoden, mit denen wichtige Eigenschaften von KI-Anwendungen sowohl in Bezug auf ethische als auch auf sicherheitsrelevante Aspekte sichergestellt werden sollen.

Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

 

Zielgruppe

Projektverantwortliche und Data Scientists, die einen umfassenden Überblick im Gebiet der vertrauenswürdigen KI suchen.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse werden vorausgesetzt; erste Erfahrungen im Umgang mit Maschinellen Lernverfahren sind von Vorteil.

Zertifizierung

Die Zertifizierung findet durch die Fraunhofer-Personenzertifizierungsstelle statt. Das Zertifikat bescheinigt den Absolventinnen und Absolventen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.

Zugangsvoraussetzungen für die Zertifizierung

Studium oder äquivalente Qualifikation durch Einzelnachweis.

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