Ethik beim Deep Learning für ISR – Online-Kurs
Online-Kurs mit 300 Stunden zur Ethik im Deep Learning für ISR. 6 Module zu Zusatzprotokoll I zu den Genfer Abkommen (Art. 36, 48 und 57), der Richtlinie 3000.09 des US-Verteidigungsministeriums und PyTorch. Persönliche Betreuung durch einen Tutor und offene Anmeldung.
Ethik beim Deep Learning für ISR – Online-Kurs — 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 412 (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
Die Anwendungen des Deep Learning in Aufklärung, Überwachung und Aufklärung erläutern.
Qualität, Repräsentativität und Herkunft von Trainingsdaten beurteilen.
Leistungskennzahlen und die Folgen von Fehlern interpretieren.
Die anwendbaren Grundsätze der Unterscheidung und der Vorsicht analysieren.
Die Risiken automatisierter Überwachung für die Privatsphäre bewerten.
Anforderungen an menschliche Aufsicht und Erklärbarkeit formulieren.
Eine ethische Bewertung eines ISR-Systems auf Basis von Deep Learning erstellen.
Für wen es gedacht ist
- Deep-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Bild- und Fernerkundungsanalystinnen und -analysten, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Rechtsberaterinnen und Rechtsberater im humanitären Völkerrecht, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Algorithmenprüferinnen und -prüfer, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Forschende im Bereich verantwortungsvoller KI, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Ingenieurinnen und Ingenieure für Verifikation und Validierung, die sich auf Ethik im Deep Learning für ISR spezialisieren möchten.
- Absolventinnen und Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in den Verteidigungssektor einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- Zusatzprotokoll I zu den Genfer Abkommen (Art. 36, 48 und 57)
- Richtlinie 3000.09 des US-Verteidigungsministeriums
- NATO-Grundsätze für den verantwortungsvollen Einsatz von KI (2021)
- ISO/IEC TR 24029-1 (Robustheit neuronaler Netze)
- ISO/IEC TR 24027 (Verzerrungen in KI-Systemen)
- Europäische Menschenrechtskonvention, Art. 8
- Richtlinie (EU) 2016/680
6 Module · 300 Std.
1.1Aufklärung, Überwachung und Aufklärung (ISR): der Nachrichtenzyklus1.2Quellen: IMINT, SIGINT, SAR-Bilder und Luftvideos1.3Objekterkennung: YOLO und Faster R-CNN1.4Segmentierung und Änderungserkennung in Satellitenbildern1.5Multisensorische Datenfusion1.6Project Maven und seine Kontroverse1.7Protest der Google-Belegschaft im Jahr 20181.8Berührte Werte: Sicherheit, Privatsphäre und Leben1.9Vom Analysieren zur Zielauswahl1.10Fallstudie: Analyse von Project Maven
2.1Datenkennzeichnung und die Arbeit der Annotatorinnen und Annotatoren2.2Datensätze: xView, DOTA und SpaceNet2.3Geografische und klassenbezogene Verzerrungen (Bias)2.4Synthetische Daten und ihre Validität2.5Personenbezogene Daten in hochauflösenden Bildern2.6Quellen aus offenen und kommerziellen Angeboten2.7Sicherheit von Verschlusssachen2.8Datenvergiftung (Data Poisoning)2.9Dokumentation mit Datenblättern2.10Labor: Bias-Analyse eines Luftbilddatensatzes
3.1Metriken: Precision, Recall und mAP3.2Asymmetrische Kosten falsch positiver Ergebnisse3.3Verwechslung von Zivilisten und Kombattanten in Bildern3.4Robustheit gegenüber Tarnung und Täuschung3.5Physische adversariale Angriffe3.6Unsicherheit und Kalibrierung3.7Domänenverschiebung zwischen Einsatzgebieten3.8Operative im Vergleich zur Laborbewertung3.9Red-Team-Tests3.10Übung: Bewertung eines Detektors mit einer Konfusionsmatrix
4.1Unterscheidungsgrundsatz und die Pflicht zur Überprüfung4.2Vorsichtsmaßnahmen beim Angriff: Artikel 57 des Zusatzprotokolls I4.3Maschinengeschwindigkeit und menschliche Abwägung4.4Automation Bias bei Analystinnen und Analysten4.5Zielempfehlungssysteme: aktuelle Debatte4.6Verantwortung von Analystin bzw. Analyst und Kommandeur4.7Rechtliche Prüfung nach Artikel 364.8Entscheidungsprotokolle und Nachvollziehbarkeit4.9Untersuchung von Vorfällen mit zivilen Opfern4.10Fallstudie: Fehlidentifizierung bei einem Drohnenangriff
5.1ISR auf dem nationalen Staatsgebiet und seine Grenzen5.2Großflächige dauerhafte Überwachung5.3Gesichtserkennung und biometrische Fernidentifizierung5.4Verfolgung von Bewegungsmustern5.5Verhältnismäßigkeit und Erforderlichkeit5.6Justizielle und parlamentarische Kontrolle5.7Kommerzialisierung von Satellitenbildern5.8Risiken für Journalistinnen und Journalisten sowie NGOs5.9Einsatz von ISR-Systemen an Grenzen5.10Workshop: Verhältnismäßigkeitsprüfung einer ISR-Mission
6.1Beschreibung des Systems und seines Einsatzzwecks6.2Analyse des Datensatzes6.3Bewertung von Leistung und Fehlern6.4Analyse der anwendbaren Rechtslage6.5Bewertung des Datenschutzes6.6Gestaltung der menschlichen Aufsicht6.7Empfehlungen für den Einsatz6.8Prüfplan6.9Bericht und Präsentation6.10Abschlussprüfung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Vollständig 100 % online auf dem Campus von SEIUM, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem persönlichen technischen Tutor. Es gibt keinen festen Stundenplan: Die Studierenden arbeiten innerhalb des Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich das Studium gut mit der Berufstätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitetes Lesen der Originalnormen und praktische Übungen. Eingesetzte Software sind PyTorch, TensorFlow, CVAT, SHAP in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Prüfungen orientieren sich an realen Verfahren zur Bewertung der Leistung und Fehler von Bildverarbeitungsmodellen, an Audits von Trainingsdatensätzen und an der Analyse von Überwachungsfällen. Die Bewertung erfolgt laufend pro 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.
Erläutern Sie die Anwendungen des Deep Learning in der Aufklärung, Überwachung und Aufklärung (ISR).
Bewerten Sie die Qualität, Repräsentativität und Herkunft der Trainingsdaten.
Interpretieren Sie Leistungskennzahlen und die Folgen von Fehlern.
Analysieren Sie die anwendbaren Grundsätze der Unterscheidung und der Vorsorge.
Bewerten Sie die Datenschutzrisiken automatisierter Überwachung.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Keine formale Vorqualifikation erforderlich.
- Internetverbindung und ein Computer, auf dem die Software des Programms lauffähig ist.
- 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 und ist mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar.
Der Kurs arbeitet mit PyTorch, TensorFlow, CVAT und SHAP. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen verwendet, und der Tutor nennt die kostenlose Alternative, sofern eine existiert.
Ein hauseigenes Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute nach Bestehen der kontinuierlichen Bewertung und des abschließenden integrierenden Projekts. Es handelt sich um eine interne Weiterbildung, nicht um einen offiziellen staatlichen Abschluss des Ministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Aufbaudiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden im weiterführenden Programm anerkannt. Prüfen Sie die Anerkennungsregelung bei der Einschreibung.
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