Kurs zur Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen
Online-Kurs mit 300 Stunden zur Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen. 6 Module zu Zusatzprotokoll I (1977), Art. 36, den Leitprinzipien der GEG der CCAC (2019) und Python (pandas). Zugewiesener Tutor und offene Einschreibung.
Kurs zur Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen — 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 Algorithmen in Verteidigungssystemen beschreiben.
Qualität, Herkunft und Repräsentativität von Daten prüfen.
Robustheit und Verzerrungen von Modellen des maschinellen Lernens bewerten.
Das Verhalten eines Systems im Betrieb überwachen.
Den internationalen ethischen und rechtlichen Rahmen auf die algorithmische Prüfung anwenden.
Ergebnisse anhand der Transparenzkriterien der IEEE 7001 dokumentieren.
Ein vollständiges Projekt zur algorithmischen Prüfung durchführen.
Für wen es gedacht ist
- Algorithmenprüfer, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- Ingenieur für Datenqualität, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- KI-Risikoanalyst, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- Ethikberater in der Verteidigungstechnologie, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- Forscher im Bereich robustes maschinelles Lernen, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- Compliance-Berater, der sich auf die Ethik der Prüfung militärischer Algorithmen spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in die Verteidigungsindustrie einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- Zusatzprotokoll I (1977), Art. 36
- Leitprinzipien der GEG der CCAC (2019)
- IEEE 7001-2021 (Transparenz autonomer Systeme)
- ISO/IEC 23894:2023
- ISO/IEC TR 24027 (Verzerrungen in der KI)
- ISO/IEC 25012 (Datenqualität)
- NATO-Prinzipien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI (2021)
6 Module · 300 Std.
1.1Arten von Algorithmen: Regeln, Optimierung und Lernen1.2Algorithmen zur Sensordatenfusion1.3Klassifizierung und Erkennung von Zielen1.4Planung von Logistik und Wartung1.5Nachrichtendienstliche Analyse und Priorisierung1.6Entscheidungsunterstützungssysteme1.7Lebenszyklus eines Algorithmus1.8Risiken undurchsichtiger Algorithmen1.9Die Notwendigkeit der algorithmischen Prüfung1.10Fallstudie: Analyse eines Systems zur Zielempfehlung
2.1Herkunft und Nachvollziehbarkeit der Daten2.2Qualität und Repräsentativität2.3Fehler bei Kennzeichnung und Annotation2.4Synthetische und simulierte Daten2.5Stichprobenverzerrungen in Konfliktkontexten2.6Ungleichgewicht der Klassen2.7Schutz personenbezogener Daten2.8Dokumentation mit Datasheets for Datasets2.9Datenlecks zwischen Trainings- und Testdaten2.10Workshop: Prüfung eines Bilddatensatzes
3.1Leistungsmetriken und ihre Interpretation3.2Konfusionsmatrizen und asymmetrische Kosten3.3Kalibrierung der Modellsicherheit3.4Fehleranalyse nach Untergruppen3.5Robustheit gegenüber Störungen3.6Ausweich- und Vergiftungsangriffe3.7Erkennung von Eingaben außerhalb der Verteilung3.8Erklärbarkeit mit SHAP, LIME und Saliency-Maps3.9KI-Red-Teaming3.10Labor: Fehleranalyse und Kalibrierung eines Modells
4.1Integration des Algorithmus in das System4.2Interaktion mit dem Bediener4.3Automatisierungsbias4.4Überwachung von Drift4.5Protokollierung und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen4.6Aktualisierungen und Versionskontrolle4.7Umgang mit algorithmischen Vorfällen4.8Cybersicherheit der Lieferkette4.9Funktionale Sicherheit4.10Praxis: Entwurf eines Überwachungsplans
5.1Humanitäres Völkerrecht und algorithmgestützte Entscheidungen5.2Überprüfung von Waffen und Algorithmen5.3Verantwortung von Befehlshabern und Entwicklern5.4Grundsätze der NATO und des Verteidigungsministeriums5.5NIST AI RMF angewandt auf die Verteidigung5.6ISO/IEC 42001 und Prüfung5.7Unabhängigkeit der Prüfer5.8Vertraulichkeit und Zugang zu Informationen5.9Kommunikation der Ergebnisse5.10Fallstudie: ethische Prüfung eines Priorisierungsalgorithmus
6.1Auswahl des Algorithmus6.2Umfang und Kriterien6.3Datenprüfung6.4Bewertung des Modells6.5Bewertung in einem operativen Kontext6.6Ethische und rechtliche Analyse6.7Prüfbericht6.8Verbesserungsplan6.9Abschlussarbeit und Präsentation6.10Abschlussbesprechung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Die Ausbildung ist zu 100 % online auf dem Campus von SEIUM organisiert und umfasst herunterladbares Material, aufgezeichnete Unterrichtseinheiten und einen zugewiesenen technischen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Die Studierenden arbeiten innerhalb des Einschreibezeitraums in ihrem eigenen Tempo, was es ermöglicht, den Kurs mit einer beruflichen Tätigkeit zu verbinden.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnorm und angewandte Übungen. Die eingesetzte Software ist Python (pandas), Great Expectations, SHAP, Microsoft Responsible AI Toolbox, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Prüfverfahren orientieren sich an realen Verfahren zur Prüfung der Qualität eines Datensatzes, zum Robustheitstest eines Modells und zur ethischen Bewertung einer Fallstudie. Die Bewertung erfolgt modulweise laufend, ergänzt durch ein abschließendes integratives 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 Algorithmen in Verteidigungssystemen.
Prüfen Sie Qualität, Herkunft und Repräsentativität der Daten.
Bewerten Sie die Robustheit und den Bias von Modellen des maschinellen Lernens.
Überwachen Sie das Verhalten eines Systems im Betrieb.
Wenden Sie den internationalen ethischen und rechtlichen Rahmen auf algorithmische Audits an.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Ein vorheriger Abschluss ist nicht erforderlich.
- Internetanschluss und ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um technische Regelwerke zu verstehen.
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, vereinbar mit einer Vollzeitbeschäftigung.
Die Arbeit erfolgt mit Python (pandas), Great Expectations, SHAP und dem Microsoft Responsible AI Toolbox. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen verwendet, und der Tutor gibt die kostenlose Alternative an, sofern eine existiert.
Ein hauseigenes Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute nach Bestehen der kontinuierlichen Bewertung und des integrativen Abschlussprojekts. Es handelt sich um eine institutionelle Weiterbildung und nicht um einen offiziellen Abschluss des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Zertifikatsprogramm im selben Bereich erfolgreich absolviert wurden, können auf das weiterführende Programm angerechnet werden. Prüfen Sie die Richtlinie zur Anrechnung von Leistungen bei der Einschreibung.
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