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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Autonomous Systems Security
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.
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01 · Der Kurs
Der Kurs hat 1 Termin
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Modul 1: Grundlagen autonomer KI-Systeme und deren Sicherheitsarchitektur
- Architektur autonomer Agenten: Aufbau und Funktionsweise von LLM-basierten Agenten, Tools und Memory-Strukturen, analysiert anhand quelloffener Frameworks wie LangChain und AutoGPT.
- Bedrohungslandschaft für autonome Systeme: Spezifische Angriffsvektoren wie Prompt Injection, Data Poisoning und unautorisierte Tool-Ausführung, untersucht in sicheren, browserbasierten Umgebungen.
- Sicherheitsprinzipien für KI-Agenten: Implementierung von Least Privilege, Sandboxing und Human-in-the-Loop (HITL) Konzepten zur Absicherung autonomer Aktionen.
- Open-Source-Sicherheitswerkzeuge: Evaluierung und Einsatz kostenfreier Tools zur Überwachung und Absicherung von KI-Modellen und Agenten-Workflows.
- Online Hands-on Lab: Aufbau eines einfachen autonomen Agenten mit LangChain in Google Colab. Implementierung grundlegender Sicherheitsrichtlinien und Überwachung der Agenten-Aktivitäten mittels Open-Source-Logging-Tools.
- Modul 2: Absicherung von LLM-Interaktionen und Prompt Security
- Prompt Injection und Jailbreaking: Analyse von Techniken zur Umgehung von LLM-Sicherheitsrichtlinien und deren Auswirkungen auf autonome Systeme, demonstriert an frei zugänglichen Modellen.
- Abwehrmechanismen gegen Prompt-Angriffe: Entwicklung und Implementierung von Input-Validierung, Output-Filterung und System-Prompt-Härtung in Python-basierten Notebooks.
- Sichere Integration von externen Daten (RAG): Absicherung von Retrieval-Augmented Generation Pipelines gegen Data Poisoning und unautorisierten Datenzugriff unter Nutzung von Open-Source-Vektordatenbanken.
- Monitoring von LLM-Outputs: Erkennung von Halluzinationen und bösartigen Ausgaben durch automatisierte Analyse mit kostenfreien NLP-Modellen (z.B. via Hugging Face).
- Online Hands-on Lab: Entwicklung eines RAG-basierten Chatbots in einer Jupyter-Umgebung. Implementierung von Schutzmaßnahmen gegen Prompt Injection und Evaluierung der Robustheit mit dem Open-Source-Tool Garak.
- Modul 3: Sichere Tool-Integration und API-Management für KI-Agenten
- Risiken der Tool-Nutzung durch KI: Analyse der Gefahren bei der Ausführung von Code, Datenbankabfragen und API-Aufrufen durch autonome Agenten.
- Sandboxing und Isolation: Konzepte zur sicheren Ausführung von KI-generiertem Code in isolierten, browserbasierten Linux-Containern und Docker-Umgebungen.
- API-Sicherheit für Agenten: Implementierung von Authentifizierung, Autorisierung und Rate Limiting für Schnittstellen, die von KI-Systemen genutzt werden, unter Verwendung quelloffener API-Gateways.
- Überwachung von Tool-Aufrufen: Protokollierung und Analyse der von Agenten ausgeführten Aktionen zur Erkennung von Anomalien und Missbrauch.
- Online Hands-on Lab: Konfiguration eines sicheren API-Gateways (z.B. Kong) für einen KI-Agenten. Implementierung von Zugriffskontrollen und Überwachung der API-Aufrufe in einer kostenfreien Cloud-Instanz.
- Modul 4: Daten- und Modellsicherheit in autonomen Systemen
- Schutz von Trainings- und Kontextdaten: Strategien zur Anonymisierung und Verschlüsselung sensibler Daten in KI-Workflows unter Nutzung von Open-Source-Bibliotheken.
- Model Inversion und Extraction Attacks: Verständnis von Angriffen auf die Vertraulichkeit von KI-Modellen und Implementierung von Gegenmaßnahmen in browserbasierten Umgebungen.
- Sicheres Modell-Deployment: Best Practices für die Bereitstellung von Open-Source-Modellen (z.B. Llama, Mistral) in sicheren, skalierbaren Architekturen.
- Integritätsprüfung von Modellen: Erkennung von manipulierten Modellen (Backdoors) durch kryptografische Signaturen und automatisierte Scans.
- Online Hands-on Lab: Bereitstellung eines Open-Source-LLMs mittels Ollama in einer sicheren Container-Umgebung. Implementierung von Zugriffskontrollen und Überprüfung der Modellintegrität.
- Modul 5: Adversarial Machine Learning in autonomen Systemen
- Evasion Attacks auf KI-Agenten: Techniken zur Täuschung von Klassifikatoren und Entscheidungssystemen innerhalb autonomer Workflows, simuliert an Open-Source-Modellen.
- Data Poisoning in kontinuierlichen Lernsystemen: Analyse der Auswirkungen von manipulierten Feedback-Schleifen auf das Verhalten von KI-Agenten.
- Adversarial Training und Robustheit: Erhöhung der Widerstandsfähigkeit von Modellen gegen gezielte Angriffe durch den Einsatz quelloffener Frameworks.
- Sicherheitsbewertung von KI-Modellen: Automatisierte Schwachstellenanalyse und Penetration Testing von KI-Systemen mit kostenfreien Tools.
- Online Hands-on Lab: Durchführung von Evasion-Angriffen auf ein Textklassifikationsmodell unter Verwendung der Adversarial Robustness Toolbox (ART) in Google Colab. Anschließende Härtung des Modells durch Adversarial Training.
- Modul 6: Überwachung, Logging und Incident Response für KI-Systeme
- KI-spezifisches Logging und Monitoring: Erfassung relevanter Metriken wie Prompt-Länge, Latenz und Token-Verbrauch zur Erkennung von Anomalien.
- Integration in bestehende SOC-Architekturen: Anbindung von KI-Systemen an Open-Source-SIEM-Lösungen (z.B. Wazuh, Elastic Stack) zur zentralen Überwachung.
- Automatisierte Alerting-Regeln: Entwicklung von Erkennungsszenarien für KI-spezifische Angriffe (z.B. massenhafte Prompt Injection Versuche) in kostenfreien Analyse-Umgebungen.
- Incident Response für autonome Systeme: Erstellung von Playbooks zur Reaktion auf kompromittierte KI-Agenten, einschließlich Isolierung und forensischer Analyse.
- Online Hands-on Lab: Konfiguration von KI-spezifischem Logging in einer Open-Source-Elastic-Umgebung. Erstellung von Dashboards zur Überwachung von Agenten-Aktivitäten und Definition von Alerting-Regeln für verdächtiges Verhalten.
- Modul 7: Governance, Risk und Compliance (GRC) für autonome KI
- Regulatorische Anforderungen an KI-Systeme: Überblick über relevante Frameworks (z.B. EU AI Act, NIST AI RMF) und deren Umsetzung in der Praxis.
- Risikobewertung von KI-Anwendungsfällen: Methodiken zur Identifikation und Bewertung von Sicherheits- und Datenschutzrisiken bei der Einführung autonomer Agenten.
- Erklärbarkeit und Transparenz (XAI): Einsatz von Open-Source-Tools zur Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen und zur Erfüllung von Compliance-Vorgaben.
- Ethik und Bias in autonomen Systemen: Erkennung und Mitigierung von algorithmischer Voreingenommenheit durch automatisierte Audits in browserbasierten Notebooks.
- Online Hands-on Lab: Durchführung eines automatisierten Bias-Audits an einem Open-Source-Datensatz mittels der Fairlearn-Bibliothek in Jupyter. Dokumentation der Ergebnisse entsprechend gängiger Compliance-Anforderungen.
- Modul 8: Architektur-Design und Red Teaming von KI-Systemen
- Secure-by-Design Prinzipien für KI: Entwicklung robuster Architekturen für autonome Systeme unter Berücksichtigung von Zero Trust und Defense-in-Depth.
- Red Teaming von LLM-Anwendungen: Methodische Durchführung von simulierten Angriffen auf KI-Agenten zur Identifikation von Schwachstellen.
- Automatisierte Sicherheits-Scans: Integration von KI-spezifischen Security-Testing-Tools in CI/CD-Pipelines unter Nutzung kostenfreier Plattformen.
- Zukunftssichere KI-Architekturen: Anpassung von Sicherheitsstrategien an die rasante Entwicklung von Foundation Models und autonomen Agenten.
- Online Hands-on Lab: Durchführung eines Red Teaming Assessments an einem simulierten KI-Agenten im Browser. Identifikation von Schwachstellen, Ausnutzung von Prompt Injections und anschließende Behebung der gefundenen Lücken im Architektur-Design.
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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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.
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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