AI Professional (modulare Weiterbildung) KI-Compliance

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   In der Weiterbildung "AI Professional - KI-Compliance in der Praxis (Modul 5)" erlernen Sie die konkrete, operative Umsetzung von AI-Compliance-Maßnahmen im Unternehmensumfeld.
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   Aufbauend auf ethischen und rechtlichen Grundlagen befähigt Sie dieses Modul dazu, KI-Systeme über ihren gesamten Lebenszyklus compliance-konform zu managen, tiefgehende Risikoanalysen durchzuführen und eigenständig unternehmensspezifische Compliance-Strukturen aufzubauen.
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   Modulinhalte

   1. KI-Produktmanagement: Lebenszyklus, Risiken und Produktsicherheit
   Sie lernen den kompletten Lebenszyklus eines KI-Produkts kennen - von der Bedarfsanalyse und Datenaufbereitung bis hin zur Modellentwicklung und Produktivsetzung. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Risiko- und Bias-Analyse. Sie machen sich mit Risikomanagement-Frameworks vertraut und führen im Rahmen eines Projekts eine vollständige End-to-End-Risikoanalyse durch.
   2. KI-Compliance in der Praxis (Standards & AI-Registry)
   Bereiten Sie sich konkret auf die Anforderungen des EU AI Acts vor. Sie lernen, internationale Standards wie ISO 42001 und das NIST AI Framework in der Praxis anzuwenden. Zudem behandeln Sie wichtige Cybersicherheits-Aspekte (z.B. Schutz vor Modellmanipulation). Ein Kernthema ist das methodische Verständnis und der systematische Aufbau einer AI-Registry zur Klassifizierung und Risikobewertung von KI-Systemen.
   3. Praxisprojekt: KI-Guideline und AI-Registry
   Das Modul ist stark projektbasiert. Sie wenden Ihr Wissen direkt an und entwickeln im Kurs zwei essenzielle, sofort einsetzbare Compliance-Werkzeuge für Ihr Unternehmen: Eine detaillierte KI-Guideline (inklusive Ethik-Richtlinien und Governance-Strukturen) sowie eine vollständige, unternehmensspezifische AI-Registry inklusive Handlungsplan.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen