Data Scientist Specialized in Trustworthy AI (zertifiziert)

 

Data Scientist Specialized in Trustworthy AI

 

Im Zuge der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich eine Vielzahl neuartiger KI-Anwendungen etabliert. Dabei stellen sich zunehmend Herausforderungen in Bezug auf deren vertrauenswürdigen Einsatz sowie die Absicherung von KI-Systemen. So ergibt sich bei sicherheitsrelevanten Anwendungen unter anderem die Frage nach der Zuverlässigkeit des Systems, beispielsweise »Wie zuverlässig kann eine KI-basierte Fußgängererkennung in einem autonomen Fahrzeug sein?". Je nach Einsatzkontext der KI-Anwendung werden auch ethische Fragestellungen aufgeworfen, beispielsweise ob eine KI-basierte Vorauswahl von schriftlichen Bewerbungen diskriminierend ist oder nicht. Es existiert bereits eine Vielzahl von Ansätzen und Methoden, mit denen wichtige Eigenschaften von KI-Anwendungen sowohl in Bezug auf ethische als auch auf sicherheitsrelevante Aspekte sichergestellt werden sollen.

Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

Die Zertifizierung findet durch die Fraunhofer-Personenzertifizierungsstelle statt. Das Zertifikat bescheinigt den Absolvent*innen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.

Zielgruppe: Projektverantwortliche und Data Scientists, die einen umfassenden Überblick im Gebiet der vertrauenswürdigen KI suchen

Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse werden vorausgesetzt; erste Erfahrungen im Umgang mit Maschinellen Lernverfahren sind von Vorteil.

Voraussetzungen für die Zertifizierung: Studium oder äquivalente Qualifikation durch Einzelnachweis.

 

Inhalte

 

Tag 1: Grundlagen und Handlungsfelder der „vertrauenswürdigen" KI      

  • Herausforderungen und Ansätze auf dem Gebiet der „vertrauenswürdigen“ KI
  • Grundlagen des Maschinellen Lernens
  • Ethische Fragestellungen, Autonomie und Kontrolle im Kontext von KI-Anwendungen

Tag 2: Risiken, Bewertung und Methoden I

  • Fairness von Daten und KI-Modellen
  • Datenschutz und Sicherheit (Security) im Kontext von KI-Anwendungen
  • Robustheit und Adversarial Attacks 

Tag 3: Risiken, Bewertung und Methoden II

  • Unsicherheitsbewertung von KI-Modellen (Uncertainty)
  • Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen

Tag 4: Zusammenfassung, Praxisbeispiel

  • Systematischer Ansatz für vertrauenswürdige KI-Anwendungen
  • Wiederholung und Vorbereitung auf die Prüfung

Tag 5:

  • Schriftliche Prüfung

Rahmen

Dauer: 4 Tage + Prüfung an Tag 5

Tagungs- und Prüfungssprache: deutsch

Maximale Teilnehmer*innenzahl: 15
Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Abschluss: Prüfung und Zertifikat »Data Scientist Specialized in Trustworthy AI«

Veranstaltungsort:

    Fraunhofer-Institut IAIS

    Schloss Birlinghoven

    53754 Sankt Augustin

Teilnahmegebühr: 4.350 Euro

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung.  

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Falls Sie die Anmeldung über eine Bestellung vornehmen, erbitten wir eine Kopie der Bestellung an "datascientist(at)iais.fraunhofer.de".

Termine und Anmeldung

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Termine
Hinweis: Gemäß Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) unterrichten wir Sie über die Speicherung Ihrer Daten. Die Einwilligung zur Speicherung und Nutzung Ihrer Daten erfolgt freiwillig und kann jederzeit widerrufen werden.
Stornogebühren

Unsere Referenten

PD Dr. Michael Mock ist Senior Scientist am Fraunhofer IAIS. Seine Forschungsinteressen fokussieren auf Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Big-Data- und KI-Systemen. Er hat langjährige Erfahrung in der Leitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie in der Lehre als Privat-Dozent. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind die Absicherung und Zertifizierung von KI-Anwendungen.

Dipl. Math. Raoul Blankertz ist als Data Scientist am Fraunhofer IAIS beschäftigt und arbeitet an zahlreichen Industrie- und Wirtschaftsprojekten. Seine langjährige Erfahrung als Data Analyst umfasst insbesondere die Bereiche Forensic Data Analytics und Industrial Analytics sowie Methoden des maschinelles Lernen und der explorativen Datenanalyse. Aktuell fokussieren sich seine Interessens- und Arbeitsschwerpunkte auf Zeitreihenanalyse und Explainable AI.

Anna Schmitz hat zwei Masterstudiengänge in Mathematik absolviert und arbeitet am Fraunhofer IAIS als Data Scientist. Erfahrung als Dozentin für wissenschaftliche Themen hat sie u.a. als Kursleiterin auf Sommerakademien gesammelt. Aktuell fokussieren sich ihre Arbeitsschwerpunkte auf KI-Zertifizierung und vertrauenswürdige KI.