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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Adversarial Defense

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Code S Academy Ramona Sander.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
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01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

Auf einen Blick

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1–3 Monate
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Virtuelles Klassenzimmer

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  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Modul 1: Grundlagen der Adversarial AI und Bedrohungslandschaft
  • Einführung in Adversarial Machine Learning: Verständnis der grundlegenden Konzepte, wie Angreifer maschinelle Lernmodelle manipulieren können, veranschaulicht durch interaktive, browserbasierte Demonstrationen.
  • Taxonomie von KI-Angriffen: Detaillierte Analyse von Evasion, Poisoning, Extraction und Inference Attacks auf KI-Systeme, vermittelt über frei zugängliche Fallstudien.
  • Die Rolle von Open-Source in der KI-Sicherheit: Überblick über die wichtigsten quelloffenen Frameworks und Bibliotheken zur Analyse und Verteidigung von ML-Modellen.
  • Risikobewertung von KI-Modellen: Methoden zur Identifikation von Schwachstellen in neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen unter Verwendung cloudbasierter Analysewerkzeuge.
  • Online Hands-on Lab: Erste Schritte mit der Adversarial Robustness Toolbox (ART) in Google Colab. Analyse eines vortrainierten Bildklassifikators auf grundlegende Schwachstellen mittels kostenfreier Open-Source-Datensätze.
  • Modul 2: Evasion Attacks und Verteidigungsstrategien
  • Mechanismen von Evasion Attacks: Wie minimale, für den Menschen unsichtbare Störungen (Perturbationen) die Vorhersagen von KI-Modellen verfälschen, analysiert in sicheren Online-Umgebungen.
  • White-Box vs. Black-Box Angriffe: Unterschiede in der Vorgehensweise von Angreifern mit und ohne Kenntnis der Modellarchitektur, demonstriert an quelloffenen Modellen.
  • Fast Gradient Sign Method (FGSM) und Projected Gradient Descent (PGD): Mathematische Grundlagen und praktische Anwendung dieser verbreiteten Angriffstechniken in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Adversarial Training als Verteidigung: Integration von manipulierten Beispielen in den Trainingsprozess zur Erhöhung der Modellrobustheit, umgesetzt mit PyTorch.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung von FGSM- und PGD-Angriffen auf ein MNIST-Klassifikationsmodell via Google Colab. Anschließendes Adversarial Training zur Härtung des Modells gegen diese spezifischen Angriffe.
  • Modul 3: Data Poisoning und Backdoor Attacks
  • Konzepte des Data Poisoning: Manipulation von Trainingsdaten zur gezielten Beeinflussung der Modellleistung, untersucht anhand von Open-Source-Datensätzen.
  • Backdoor Attacks in neuronalen Netzen: Einbringen versteckter Trigger während des Trainings, die später spezifische Fehlklassifikationen auslösen, simuliert in kostenfreien Cloud-Instanzen.
  • Erkennung von Poisoning-Versuchen: Statistische Methoden und Anomalieerkennung zur Identifikation manipulierter Trainingsdaten vor dem Modelltraining.
  • Sanitization von Trainingsdaten: Techniken zur Bereinigung und Verifizierung von Datensätzen unter Verwendung quelloffener Datenanalyse-Tools.
  • Online Hands-on Lab: Simulation eines Backdoor-Angriffs auf ein Textklassifikationsmodell mit Hugging Face Transformers. Entwicklung eines Python-Skripts zur Erkennung und Entfernung der manipulierten Datenpunkte im Browser.
  • Modul 4: Model Extraction und Intellectual Property Diebstahl
  • Grundlagen der Model Extraction: Wie Angreifer durch gezielte API-Abfragen die Funktionalität eines proprietären Modells rekonstruieren, analysiert an simulierten Endpunkten.
  • Risiken für geistiges Eigentum und Datenschutz: Die wirtschaftlichen und rechtlichen Konsequenzen des Diebstahls von KI-Modellen, diskutiert anhand öffentlicher Berichte.
  • Techniken zur Modellrekonstruktion: Einsatz von Surrogate Models und Transfer Learning zur Nachbildung von Zielmodellen in kostenfreien Online-Umgebungen.
  • Verteidigung gegen Extraction Attacks: Implementierung von API-Rate-Limiting, Watermarking und Störrauschen zur Erschwerung der Modellrekonstruktion.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines simulierten Model Extraction Angriffs auf eine bereitgestellte, quelloffene API. Implementierung von Abwehrmechanismen wie dynamischem Rauschen in den API-Antworten mittels Python.
  • Modul 5: Privacy Attacks: Inversion und Membership Inference
  • Membership Inference Attacks: Methoden zur Feststellung, ob ein spezifischer Datenpunkt Teil des Trainingsdatensatzes eines Modells war, untersucht mit Open-Source-Tools.
  • Model Inversion Attacks: Rekonstruktion sensibler Trainingsdaten (z.B. Gesichter) aus den Vorhersagen eines Modells, demonstriert in sicheren, browserbasierten Containern.
  • Differential Privacy in Machine Learning: Mathematische Konzepte zum Schutz der Privatsphäre von Trainingsdaten und deren Implementierung in KI-Modellen.
  • Privacy-Preserving Machine Learning (PPML): Überblick über Techniken wie Federated Learning und Homomorphic Encryption unter Nutzung quelloffener Frameworks.
  • Online Hands-on Lab: Analyse eines Modells auf Anfälligkeit für Membership Inference Attacks mit der Open-Source-Bibliothek TensorFlow Privacy in Google Colab. Anwendung von Differential Privacy Techniken zur Absicherung des Modells.
  • Modul 6: Robustheitstests und Zertifizierung von KI-Modellen
  • Methoden des Robustness Testing: Systematische Evaluierung von KI-Modellen gegen eine Vielzahl von Adversarial Attacks unter Verwendung standardisierter Metriken.
  • Automatisierte Schwachstellen-Scans für KI: Einsatz von Open-Source-Tools zur kontinuierlichen Überprüfung von Modellen in CI/CD-Pipelines.
  • Zertifizierung und Compliance: Aktuelle Standards und Frameworks zur Bewertung der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen.
  • Erstellung von Robustness Reports: Dokumentation der Testergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen für Entwickler und Security-Teams.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines umfassenden Robustheitstests eines Bildklassifikators mit der Adversarial Robustness Toolbox (ART). Generierung eines detaillierten Reports über die identifizierten Schwachstellen direkt im Browser.
  • Modul 7: KI-Sicherheit in der Produktion (MLSecOps)
  • Integration von Sicherheit in den ML-Lifecycle: Konzepte von Machine Learning Security Operations (MLSecOps) und deren Bedeutung für produktive KI-Systeme.
  • Überwachung von KI-Modellen zur Laufzeit: Erkennung von Model Drift und Adversarial Inputs in Echtzeit mithilfe von Open-Source-Monitoring-Tools.
  • Incident Response für KI-Systeme: Entwicklung von Playbooks für den Umgang mit erfolgreichen Angriffen auf maschinelle Lernmodelle.
  • Sicherung der ML-Infrastruktur: Best Practices für den Schutz von Trainingsumgebungen, Model Registries und Inference-APIs in der Cloud.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau einer Monitoring-Pipeline für ein produktives ML-Modell mit Open-Source-Tools wie Prometheus und Grafana. Konfiguration von Alarmen für anomale Modellvorhersagen in einer kostenfreien Cloud-Umgebung.
  • Modul 8: Zukünftige Entwicklungen und Advanced Defense Concepts
  • Generative KI und neue Angriffsvektoren: Analyse von Prompt Injection und Jailbreaking bei Large Language Models (LLMs) unter Nutzung frei zugänglicher Modelle.
  • Verteidigung von LLMs: Techniken zur Absicherung von generativen Modellen gegen Manipulation und Missbrauch, demonstriert an Open-Source-LLMs.
  • Neuro-symbolische KI und formale Verifikation: Ansätze zur mathematischen Beweisbarkeit der Sicherheit von KI-Systemen.
  • Die Rolle der KI-Sicherheit in der globalen Cyber-Strategie: Ausblick auf zukünftige Bedrohungen und die Notwendigkeit kontinuierlicher Forschung und Entwicklung.
  • Online Hands-on Lab: Untersuchung von Prompt Injection Schwachstellen an einem lokalen, quelloffenen LLM (z.B. via Hugging Face). Implementierung von Input-Validierungs- und Filtermechanismen zur Abwehr dieser Angriffe im Browser.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Code S Academy Ramona Sander: 203 Kurse mit aktuellem Termin

203Kurse mit aktuellem Termin

203 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSupply Chain ManagementNetzwerktechnikNachhaltigkeitsmanagement & CSRMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir