Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Digital Sovereignty

Grundlagen der digitalen Souveränität und KI

Analyse von KI-Lizenzmodellen und Datenschutzrichtlinien. Nutzung von browserbasierten Tools zur Bewertung der Compliance von Open-Source-Modellen (z.B. Hugging Face) im Vergleich zu proprietären APIs.

Aufbau souveräner KI-Infrastrukturen

Evaluierung von Kubernetes, Kubeflow und MLflow für das Management des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus in eigenen Rechenzentren.

Konfiguration einer lokalen MLflow-Instanz in einer sicheren, browserbasierten Container-Umgebung. Tracking von Modellexperimenten und Verwaltung von Modellversionen ohne externe Cloud-Abhängigkeiten.

Souveränes Datenmanagement für KI

Entwicklung von Governance-Modellen zur Sicherstellung der Datenqualität, -integrität und -verfügbarkeit für das Training von Machine-Learning-Modellen.

Einsatz von Tools wie Amundsen oder DataHub zur Metadatenverwaltung und Nachverfolgung der Datenherkunft (Data Lineage) in komplexen KI-Projekten.

Erstellung von künstlichen Datensätzen zur Überwindung von Datenknappheit und Datenschutzbedenken mit Open-Source-Generatoren.

Generierung synthetischer Datensätze mit der Open-Source-Bibliothek SDV (Synthetic Data Vault) in Google Colab. Bewertung der Qualität und des Nutzens der synthetischen Daten für das Training von ML-Modellen.

Transparenz und Erklärbarkeit von KI (XAI)

Identifikation und Mitigation von algorithmischer Voreingenommenheit in Trainingsdaten und Modellen mit quelloffenen Fairness-Toolkits.

Erstellung von Model Cards und FactSheets zur standardisierten Dokumentation von KI-Modellen und deren Eigenschaften.

Anwendung von SHAP (SHapley Additive exPlanations) zur Interpretation eines Machine-Learning-Modells in einer Jupyter-Notebook-Umgebung. Visualisierung der Feature-Wichtigkeit und Erklärung einzelner Vorhersagen.

Sicherheit souveräner KI-Systeme

Analyse spezifischer Angriffsvektoren auf Machine-Learning-Modelle, einschließlich Adversarial Attacks, Data Poisoning und Model Inversion.

Implementierung von DevSecOps-Praktiken für den sicheren Lebenszyklus von KI-Modellen unter Nutzung von Open-Source-Sicherheitstools.

Techniken zur Härtung von Modellen gegen gezielte Manipulationen und zur Erkennung von anomalen Eingabedaten.

Durchführung eines simulierten Adversarial Attacks auf ein Bildklassifizierungsmodell mit der Adversarial Robustness Toolbox (ART) im Browser. Implementierung von Verteidigungsmechanismen zur Erhöhung der Modellrobustheit.

Souveräne Nutzung von Large Language Models (LLMs)

Evaluierung und Einsatz von frei verfügbaren Sprachmodellen (z.B. Llama, Mistral) als souveräne Alternative zu proprietären Diensten.

Aufbau einer einfachen RAG-Pipeline mit LangChain und einer Open-Source-Vektordatenbank (z.B. Chroma) in Google Colab. Integration eines lokalen LLMs zur Beantwortung von Fragen basierend auf bereitgestellten Dokumenten.

Strategische Partnerschaften und Ökosysteme

Strategien für die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, Start-ups und anderen Unternehmen zum Aufbau gemeinsamer KI-Ressourcen.

Analyse von Open-Source-KI-Projekten auf GitHub. Bewertung der Community-Aktivität, Lizenzmodelle und Governance-Strukturen zur Auswahl geeigneter Technologien für souveräne KI-Strategien.

Entwicklung einer KI-Souveränitätsstrategie

Erstellung eines strategischen Plans zur schrittweisen Erhöhung der digitalen Souveränität im KI-Bereich unter Berücksichtigung von Ressourcen und Zielen.

Definition von Metriken zur Überwachung des Fortschritts und der Wirksamkeit der KI-Souveränitätsstrategie.

Erstellung eines strategischen Dashboards zur Überwachung von KI-Souveränitäts-KPIs mit Open-Source-Visualisierungstools (z.B. Apache Superset) in einer browserbasierten Umgebung. Integration von Metriken zu Open-Source-Nutzung und Datenlokalisierung.