Kurs zur Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage
Online-Kurs mit 300 Stunden zur Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage. 6 Module zu Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), dem Rahmenübereinkommen des Europarats über künstliche Intelligenz und Menschenrechte (2024) und Python (scikit-learn). Persönlicher Tutor zugewiesen, Einschreibung geöffnet.
Kurs zur Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage — 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 683 (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
Datengestützte Ansätze zur Konfliktvorhersage beschreiben.
Verzerrungen in Datenquellen zu Gewalt und Konflikten erkennen.
Risiken des Missbrauchs und selbsterfüllender Prophezeiungen analysieren.
Rahmenwerke für das KI-Risikomanagement auf Vorhersagemodelle anwenden.
Governance- und Aufsichtsmechanismen für Vorhersagen entwerfen.
Verantwortungsvolle, präventiv ausgerichtete Anwendungen bewerten.
Ein Frühwarnmodell mit dokumentierten ethischen Schutzmaßnahmen entwickeln.
Für wen es gedacht ist
- Data Scientist in der Konfliktanalyse, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Analyst für Frühwarnsysteme, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Forscher in der Friedensforschung, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Algorithmen-Auditor, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Berater für Konfliktprävention in der Politik, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Geospatial-Analyst, der sich auf die Ethik der KI-Nutzung für Konfliktvorhersage spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in internationalen Organisationen arbeiten möchten.
Womit Sie arbeiten
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung)
- Rahmenübereinkommen des Europarats über künstliche Intelligenz und Menschenrechte (2024)
- UNESCO-Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz (2021)
- NIST AI RMF 1.0
- ISO/IEC TR 24027 (Verzerrungen in KI-Systemen)
- ISO/IEC 23894 (Risikomanagement für KI)
- OCHA-Leitlinien zur Datenverantwortung
6 Module · 300 Std.
1.1Frühwarnsysteme für Konflikte1.2Projekte ViEWS, ACLED und UCDP1.3Prädiktorvariablen: wirtschaftliche, politische und klimatische1.4Statistische Modelle und maschinelles Lernen1.5Verarbeitung natürlicher Sprache bei Nachrichten1.6Satelliten- und Social-Media-Daten1.7Anwendungen: Prävention, Diplomatie und militärische Planung1.8Ethik der Gewaltvorhersage1.9Selbsterfüllende Prophezeiungen und Wirkungen der Vorhersage1.10Fallstudie: Analyse der ViEWS-Prognosen
2.1Qualität und Abdeckung von Ereignisdatenbanken2.2Medienverzerrung und unterrepräsentierte Regionen2.3Kodierung von Ereignissen und Subjektivität2.4Daten zu schutzbedürftigen Bevölkerungsgruppen2.5Einwilligung und offene Quellen2.6Telefonie- und Mobilitätsdaten2.7Klassenungleichgewicht bei seltenen Ereignissen2.8Zeitliche Validierung und Datenleckage2.9Bewertungsmetriken für Prognosen2.10Labor: Vorhersagemodell mit UCDP-Daten
3.1Verwendung von Vorhersagen zur Rechtfertigung von Eingriffen3.2Stigmatisierung von Ländern und Gemeinschaften3.3Überwachung ethnischer oder politischer Gruppen3.4Nutzung durch autoritäre Regime3.5Individuelle Vorhersage von Radikalisierung3.6Manipulation und Desinformation3.7Vertraulichkeit versus Transparenz3.8Haftung für fehlerhafte Vorhersagen3.9Schäden durch falsch negative Ergebnisse3.10Fallstudie: Frühwarnung vor dem Völkermord in Ruanda
4.1Grundsätze des IKRK zum Schutz humanitärer Daten4.2Leitlinien des OCHA zur Datenverantwortung4.3Beteiligung betroffener Gemeinschaften4.4Kommunikation von Unsicherheit4.5Erklärbarkeit von Modellen4.6Unabhängige Prüfung4.7Offene Veröffentlichung von Modellen und Daten4.8Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, NGOs und Verteidigung4.9Schutzverantwortung (R2P)4.10Workshop: Kommunikationsprotokoll für eine Frühwarnung
5.1Prävention und präventive Diplomatie5.2Vorausschauende humanitäre Planung5.3Klima, Migration und Konflikt5.4Bewertung der Auswirkungen politischer Maßnahmen5.5Datengestützte Friedenssicherung5.6Nachträgliche Bewertung von Prognosen5.7Lehren aus Syrien, der Sahelzone und der Ukraine5.8Indikatoren guter Praxis5.9Verantwortungsvolle akademische Forschung5.10Fallstudie: vorausschauendes Handeln auf Grundlage von Prognosen
6.1Festlegung der Region und des Zeithorizonts6.2Auswahl und Analyse der Datenquellen6.3Erstellung und Validierung des Modells6.4Analyse von Verzerrungen und Grenzen6.5Bewertung der Missbrauchsrisiken6.6Protokoll zur Kommunikation der Ergebnisse6.7Rahmen für die Governance des Modells6.8Empfehlungen für die Nutzung6.9Bericht und Präsentation6.10Abschlussprüfung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Vollständig 100 % online auf dem Campus des SEIUM Institute, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem zugewiesenen technischen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Die Studierenden arbeiten innerhalb des jeweiligen Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich der Kurs gut mit einer Berufstätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnorm und praxisnahe Übungen. Die eingesetzte Software ist Python (scikit-learn), R, Fairlearn, Tableau, QGIS, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Erprobungen werden anhand realer Verfahren behandelt: retrospektive Bewertung von Frühwarnmodellen, Bias-Audits von Konfliktdaten und Analyse von Vorhersagefällen. 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 datengestützte Ansätze zur Vorhersage von Konflikten.
Identifizieren Sie Verzerrungen in Datenquellen zu Gewalt und Konflikten.
Analysieren Sie die Risiken von Missbrauch und sich selbst erfüllenden Prophezeiungen.
Wenden Sie Rahmenwerke für das KI-Risikomanagement auf Vorhersagemodelle an.
Entwerfen Sie Governance- und Aufsichtsmechanismen für die Vorhersage.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Ein vorheriger Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetanschluss und ein Computer, auf dem die Software des Programms läuft.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um technische Regelwerkstexte 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 und ist mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar.
Der Kurs verwendet Python (scikit-learn), R, Fairlearn, Tableau und QGIS. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen genutzt, und der Tutor nennt die kostenlose Alternative, sofern eine existiert.
Ein Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem integrierenden Projekt. Es handelt sich um eine hauseigene Weiterbildung und nicht um einen offiziellen Abschluss des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Zertifikatsprogramm im selben Bereich bestanden wurden, werden auf das Aufbauprogramm angerechnet. Prüfen Sie bei der Einschreibung die Anerkennungsregelung.
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