Kurs zur Regulierung algorithmischer Transparenz
Online-Kurs zur Regulierung algorithmischer Transparenz mit 300 Stunden. 6 Module zur Verordnung (EU) 2024/1689 (Gesetz über künstliche Intelligenz), zur Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), zu Artikel 22 und zu Python (SHAP und LIME). Persönlicher Tutor zugewiesen, Anmeldung geöffnet.
Kurs zur Regulierung algorithmischer Transparenz — 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
Verstehen, was algorithmische Transparenz erfordert und warum sie notwendig ist.
Die Transparenzpflichten des Gesetzes über künstliche Intelligenz, der DSGVO und des Digital Services Act auslegen.
Algorithmische Systeme mit Modellkarten und Protokollen dokumentieren.
Erklärungstechniken wie SHAP und LIME anwenden.
Algorithmische Prüfungen auf Verzerrungen und Leistung durchführen.
Governance- und Veröffentlichungsmechanismen für Algorithmen gestalten.
Einen Transparenzbericht für ein algorithmisches System erstellen.
Für wen es gedacht ist
- Algorithmenprüfer, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- KI-Governance-Manager, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- Datenschutzbeauftragter, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- Analyst für Erklärbarkeit von Modellen, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- Berater für digitale Compliance, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- Transparenzbeauftragter im öffentlichen Sektor, der sich auf die Regulierung algorithmischer Transparenz spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in die öffentliche Verwaltung einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- Verordnung (EU) 2024/1689 (Gesetz über künstliche Intelligenz)
- Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), Artikel 22
- Verordnung (EU) 2022/2065 (Digital Services Act)
- ISO/IEC 42001 (Managementsysteme für künstliche Intelligenz)
- ISO/IEC 23894 (Risikomanagement für künstliche Intelligenz)
- ISO/IEC TR 24028 (Vertrauenswürdigkeit in künstlicher Intelligenz)
- Gesetz 19/2013 über Transparenz, Zugang zu öffentlichen Informationen und gute Regierungsführung
6 Module · 300 Std.
1.1Technische, rechtliche und organisatorische Undurchsichtigkeit1.2Was die von einer Entscheidung betroffene Person wissen möchte1.3Was die Aufsicht wissen muss1.4Transparenz versus Geschäftsgeheimnisse1.5Transparenz versus das Risiko der Manipulation von Systemen1.6Transparenzebenen: System, Modell und Entscheidung1.7Internationale Referenzdokumente1.8Fachvokabular des Sektors1.9Öffentliche Fälle, die zur Regulierung geführt haben1.10Übung: Festlegung, was zu einem bestimmten System veröffentlicht werden soll
2.1Automatisierte Entscheidungen und Rechte der betroffenen Personen2.2Recht auf aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik2.3Europäische KI-Regulierung und Transparenz2.4Pflichten von Online-Plattformen2.5Transparenz im öffentlichen Sektor und Algorithmenregister2.6Öffentliche Auftragsvergabe und Transparenzklauseln2.7Zugang zu öffentlichen Informationen, angewandt auf Algorithmen2.8Sektorale Regulierung: Kredit, Beschäftigung und Gesundheitswesen2.9Einschlägige Rechtsprechung2.10Praxis: Zuordnung der Pflichten eines Systems im öffentlichen Sektor
3.1Technisches Datenblatt zu Modell und Datensatz3.2Entscheidungsprotokoll und Prüfdaten3.3Lokale Erklärungen und gängige Methoden3.4Globale Erklärungen und Analyse der Merkmalsbedeutung3.5Kontrafaktische Erklärungen3.6Grenzen und Risiken von Erklärungen3.7Für die betroffene Person verständliche Erklärungen3.8Erklärungsoberfläche und Nutzertests3.9Überprüfung der Treue der Erklärung3.10Praxis: Verfassen einer Erklärung für eine betroffene Person
4.1Interne und externe Prüfung von Systemen4.2Zugang der Prüfer zu Daten und Modellen4.3Prüfung von Black-Box-Systemen und ihre Verfahren4.4Tests für Teilgruppen und Erkennung von Verzerrungen4.5Reproduzierbarkeit des geprüften Ergebnisses4.6Schutz von Informationen während einer Prüfung4.7Prüfbericht und Veröffentlichung4.8Inspektion durch die Behörde und ihre Befugnisse4.9Unabhängige Forschung und Zugang für Forschende4.10Praxis: Entwurf eines Prüfplans
5.1Öffentliches Algorithmenregister: Inhalt und Pflege5.2Folgenabschätzung und deren Veröffentlichung5.3Beteiligung betroffener Personen an der Gestaltung5.4Beschwerdekanal und menschliche Überprüfung5.5Kommunikation mit den Medien und der Öffentlichkeit5.6Proaktive versus reaktive Transparenz5.7Transparenzindikatoren5.8Das Risiko einer nur formalen Transparenz5.9Kontinuierliche Verbesserung der Politik5.10Praxis: Gestaltung des öffentlichen Informationsblatts für ein System
6.1Auswahl des Systems und seines Kontexts6.2Übersicht der Transparenzpflichten6.3Technische Dokumentation und Modellblatt6.4Gestaltung der Erklärungen für jede Zielgruppe6.5Prüf- und Zugangsplan6.6Öffentliches Informationsblatt und Algorithmenregister6.7Beschwerdekanal und menschliche Überprüfung6.8Indikatoren und Verbesserungsplan6.9Projektbericht6.10Projektverteidigung
Wie Sie lernen
Training zu 100 % online auf dem Campus von SEIUM, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Die Studierenden arbeiten innerhalb des Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich der Kurs mit einer Berufstätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitetes Lesen der Originalverordnung und praktische Übungen. Die eingesetzte Software ist Python (SHAP und LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn, Jupyter Notebook, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die praktischen Fälle beruhen auf realen Verfahren zur algorithmischen Prüfung realer Systeme, der Erstellung von Modellblättern und Dokumentationen sowie der Analyse der Erklärbarkeit automatisierter Entscheidungen. Die Bewertung erfolgt laufend, Modul für Modul, sowie durch das abschließende integrative Projekt.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Verstehen, was algorithmische Transparenz verlangt und warum sie notwendig ist.
Die Transparenzpflichten des Gesetzes über künstliche Intelligenz, der DSGVO und des Digital Services Act auslegen.
Algorithmische Systeme mithilfe von Modelldatenblättern und Protokollen dokumentieren.
Erklärbarkeitstechniken wie SHAP und LIME anwenden.
Algorithmische Audits zu Verzerrung und Leistung durchführen.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Es ist keine vorherige Qualifikation erforderlich.
- Internetverbindung und ein Computer, auf dem die Software des Programms laufen kann.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um die fachliche regulatorische Literatur zu verfolgen.
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
Das Programm umfasst insgesamt 300 Stunden, verteilt auf 3 bis 5 Monate. Das entspricht durchschnittlich 10 bis 15 Stunden pro Woche und ist mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar.
Der Kurs verwendet Python (SHAP und LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn und Jupyter Notebook. Es kommen kostenlose, akademische oder Testversionen zum Einsatz, und der Tutor nennt die Open-Source-Alternative, sofern eine existiert.
Ein eigenes Zertifikatsprogramm von SEIUM nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem integrativen Projekt. Es handelt sich um eine hauseigene Weiterbildung, nicht um einen offiziellen Abschluss des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder einem Postgraduiertendiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden auf das weiterführende Programm angerechnet. Prüfen Sie bei der Einschreibung die Anerkennungsrichtlinie.
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