KI-Ethik-Kurs für simulierte Logistikprozesse
Online-Kurs in KI-Ethik für simulierte Logistikprozesse mit 300 Stunden Dauer. 6 Module zu IEEE 1516.4 (Verifikation, Validierung und Akkreditierung in HLA), MIL-STD-3022 (VV&A-Dokumentation von Modellen und Simulationen) und AnyLogic. Zugewiesener Tutor und offene Einschreibung.
KI-Ethik-Kurs für simulierte Logistikprozesse — Studium aus der Schweiz
Die Schweizer Verteidigungsindustrie ist klein, aber technologisch anspruchsvoll. Die Armasuisse als zentrale Beschaffungs- und Technologiestelle des Bundes arbeitet mit Unternehmen wie RUAG MRO und Schweizer Zulieferern für Systeme, Fahrzeuge und Munition zusammen. Die Armee nutzt Land- und Logistiksysteme, die in Kooperation mit Forschungseinrichtungen weiterentwickelt werden. Exportkontrollen unterliegen dem Staatssekretariat für Wirtschaft (SECO) als zuständiger Behörde.
Gebühren für die Schweiz: CHF 502 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.
Zuständige Stellen in der Schweiz
Typische Funktionen
Fragen aus der Schweiz
Wird ein Abschluss in Defense, Military Engineering & Land Systems in der Schweiz anerkannt?
SEIUM vergibt private Qualifikationen, die nicht staatlich oder akkreditiert sind. Die Anerkennung entscheiden Arbeitgeber und zuständige Stellen. In der Schweiz unterliegen Rüstungsaufgaben strengen Vorgaben, und Stellen im Bereich der Armee oder bundeseigener Betriebe stellen eigene Anforderungen. Klären Sie vorab, welche Nachweise der konkrete Arbeitgeber verlangt.
Welche Arbeitgeber in der Schweiz beschäftigen Fachleute für Landsysteme und Wehrtechnik?
Relevante Arbeitgeber sind das Bundesamt für Rüstung armasuisse, bundesnahe Betriebe und Zulieferer der Industrie. Gefragt sind Kenntnisse in Systemtechnik, Sicherheit und Prüfverfahren. Die Einstellung erfolgt meist nach Berufserfahrung, Sicherheitsüberprüfungen können verlangt werden. Ein privates Zertifikat ergänzt das Profil, ersetzt jedoch keine Praxis.
Wie viel Zeit muss ich einplanen und kann mein Arbeitgeber die Kosten tragen?
Das Studium ist online und auf Englisch, mit einem technischen Tutor. Die Programme umfassen 300 bis 1900 Stunden. Planen Sie realistisch, besonders neben einer Vollzeitstelle. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und Arbeitgeber können die Weiterbildung finanzieren. Für die Teilnahme ist kein Visum nötig, da Sie von zu Hause lernen.
Übernehmen Sie die Kontrolle.
Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.
Was Sie danach können
Den Einsatz von KI in der Simulation logistischer Abläufe beschreiben.
Verfahren der Verifikation, Validierung und Akkreditierung von Modellen anwenden.
Verzerrungen und verborgene Annahmen in Daten und Modellen erkennen.
Die Unsicherheit von Simulationsergebnissen vermitteln.
Die Risiken eines Fehlgebrauchs der Ergebnisse bei Entscheidungen bewerten.
Mechanismen akademischer Governance für Simulationsprojekte einrichten.
Eine Logistiksimulation verantwortungsvoll dokumentiert entwickeln.
Für wen es gedacht ist
- Ingenieur für Logistiksimulation, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Forscher im Operations Research, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Analyst für Modellvalidierung, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Logistik-Datenwissenschaftler, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Berater für Logistikplanung, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Dozent für Simulation, der sich auf KI-Ethik in simulierten Logistikprozessen spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die eine Laufbahn an Hochschulen anstreben.
Womit Sie arbeiten
- IEEE 1516.4 (Verifikation, Validierung und Akkreditierung in HLA)
- MIL-STD-3022 (VV&A-Dokumentation von Modellen und Simulationen)
- IEEE 1730 (verteilter Simulationsentwicklungsprozess, DSEEP)
- ISO/IEC 25059 (Qualität von KI-Systemen)
- ISO/IEC 42001 (Managementsysteme für KI)
- Europäischer Verhaltenskodex für wissenschaftliche Integrität (ALLEA)
6 Module · 300 Std.
1.1Ereignisdiskrete und agentenbasierte Simulation1.2Werkzeuge: AnyLogic, Simio und SimPy1.3Bestärkendes Lernen in simulierten Umgebungen1.4Logistische Führungsübungen und Wargaming1.5Modellgültigkeit und Modelltreue1.6Ethik der Simulation: Modelle, die entscheiden1.7Akademische Nutzung gegenüber operativer Nutzung1.8Darstellung von Menschen in der Simulation1.9Verborgene Annahmen und implizite Werte1.10Fallstudie: Simulation einer Lieferkette in einer Übung
2.1VV&A: Begriffe und Zuständigkeiten2.2Norm IEEE 1516 (HLA) und Interoperabilität2.3Validierung mit historischen Daten2.4Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalyse2.5Überanpassung an das simulierte Szenario2.6Kluft zwischen Simulation und Wirklichkeit (Sim-to-Real)2.7Modelldokumentation und ihre Grenzen2.8Begutachtung von Modellen durch Fachkollegen2.9Haftung für nicht validierte Modelle2.10Labor: Sensitivitätsanalyse eines SimPy-Modells
3.1Synthetische Daten und ihre Repräsentativität3.2Verzerrungen in simulierten Szenarien und Gegnern3.3Optimierung unangemessener Kennzahlen3.4Schlecht spezifizierte Belohnungen und Reward Hacking3.5Bewertung von Menschenleben und Eigentum in der Zielfunktion3.6Zivilbevölkerung in Logistikmodellen3.7Kulturelle Verzerrungen in multinationalen Übungen3.8Groupthink im Wargaming3.9Red Teams und Kritik an Annahmen3.10Übung: Prüfung der Belohnungsfunktion eines Agenten
4.1Vom Simulationsergebnis zur Entscheidung4.2Automationsbias bei Planern4.3Vermittlung von Unsicherheit gegenüber Befehlshabern4.4Simulation als Argument für Legitimität4.5Transparenz von Modellen für Entscheidungsträger4.6Geteilte Verantwortung zwischen Modellierer und Anwender4.7Übertragung erlernter Strategien auf die reale Welt4.8Lehren aus gescheiterten Modellen4.9Aufzeichnungen und Nachverfolgbarkeit von Empfehlungen4.10Fallstudie: Entscheidung auf Grundlage einer fehlerhaften Simulation
5.1Universitäre Forschung mit militärischen Szenarien5.2Klassifizierung von Szenarien und Daten5.3Veröffentlichung von Modellen und Open-Source-Code5.4Doppelverwendung humanitärer Logistikmodelle5.5Studierende bei Verteidigungsübungen5.6Ethik- und Prüfausschüsse5.7Finanzierung und Interessenkonflikte5.8Auf die Simulation angewandte KI-Grundsätze der NATO5.9Gute Praxis verantwortungsvoller Modellierung5.10Workshop: Verhaltenskodex für gute Modellierungspraxis
6.1Definition des logistischen Problems6.2Entwurf des konzeptionellen Modells6.3Implementierung und KI-Agent6.4Verifikation und Validierung6.5Analyse von Verzerrungen und Annahmen6.6Ethische Bewertung der Ergebnisse6.7Modelldokumentation6.8Empfehlungen für Entscheidungsträger6.9Bericht und Präsentation6.10Abschließende Überprüfung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Vollständig 100 % online auf dem Campus von SEIUM, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keinen festen Stundenplan: Die Studierenden arbeiten im Rahmen des jeweiligen Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich der Kurs mit einer Berufstätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnormen und praktische Übungen. Eingesetzt wird die Software AnyLogic, Python (SimPy), Arena, Simio in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Prüfverfahren orientieren sich an realen Abläufen aus Simulationslaboren für Lieferketten, an Verifizierungs- und Validierungsprüfungen von Modellen sowie an Sensitivitätsanalysen von Szenarien. Die Bewertung erfolgt laufend je Modul sowie durch das abschließende integrierende Projekt.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Beschreiben Sie den Einsatz von KI in der Simulation logistischer Abläufe.
Wenden Sie Verfahren zur Verifikation, Validierung und Akkreditierung von Modellen an.
Erkennen Sie Verzerrungen und verborgene Annahmen in Daten und Modellen.
Kommunizieren Sie die Unsicherheit der Simulationsergebnisse.
Bewerten Sie die Risiken einer missbräuchlichen Verwendung der Ergebnisse bei Entscheidungen.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Ein vorheriger Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetanschluss und ein Computer, auf dem sich die Software des Studiengangs ausführen lässt.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um den Lektüren technischer Normen zu folgen.
Bereit zu starten?
Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Der Studiengang umfasst insgesamt 300 Stunden, verteilt auf 3 bis 5 Monate. Das entspricht im Durchschnitt zwischen 10 und 15 Stunden pro Woche und ist mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar.
Der Studiengang nutzt AnyLogic, Python (SimPy), Arena, Simio. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen verwendet, und der Tutor nennt die kostenlose Alternative, sofern eine existiert.
Ein hausinternes Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute, das nach Bestehen der laufenden Bewertung und des integrierenden Projekts verliehen wird. Es handelt sich um eine interne Weiterbildung, nicht um einen offiziellen Titel des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Postgraduiertendiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden im Aufbaustudiengang anerkannt. Prüfen Sie bei der Einschreibung die Anerkennungsrichtlinie.
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