A4Q
AI Foundation
Erwerben Sie ein umfassendes Verständnis dafür, wie generative KI verantwortungsvoll und wirkungsvoll im Einklang mit regulatorischen Vorgaben eingesetzt werden kann.
Zertifizierung nach dem internationalen Standard der A4Q.
Dieses Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektverantwortliche sowie Mitarbeitende aus Fachabteilungen, die sich ein fundiertes Verständnis für Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext aneignen möchten – ganz ohne technische Vorkenntnisse.
Sie erhalten ein solides theoretisches und praxisnahes Verständnis zentraler KI-Konzepte und rechtlicher Rahmenbedingungen. Im Fokus stehen dabei die Anforderungen des EU AI Act, die Bedeutung der DSGVO beim Einsatz von KI, Transparenz- und Kennzeichnungspflichten sowie ethische Fragestellungen und mögliche Risiken (z. B. Diskriminierung, Verzerrung, Blackbox-Systeme)
Ziel ist es, Ihnen eine verantwortungsvolle und souveräne Einordnung von KI-Systemen im beruflichen Umfeld zu ermöglichen – sei es in der Beschaffung, Entwicklung, Anwendung oder Bewertung von KI-Lösungen.
Eckdaten
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Dauer: 2 Tage
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Sprache: Deutsch, Englisch
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Trainingsformen: Live-Online-Seminar, Präsenzseminar
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Auch als Inhouse-Seminar verfügbar
Anfrage: Angebot für
ein Inhouse-Seminar
Mehr über dieses Thema:
- Zielgruppe
- Lernziele
- Seminarinhalte
- Seminarunterlagen
- Lernmaterial
- Prüfung
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Projekt- und IT-Manager, Product Owner, Businessanalysten und Berater, die KI-Systeme verantwortungsvoll einsetzen oder bewerten.
Seminarinhalte
Kapitel 1 — Grundlagen von Künstlicher Intelligenz
- Was ist KI? Abgrenzung zu regelbasierter Software
- Wichtige Begriffe: Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze
- Kurze Historie und praxisnahe Beispiele
- Überblick: NLP, Computer Vision, generative KI
Kapitel 2 — Daten & Trainingsmethoden
- Datenlebenszyklus: Erhebung, Aufbereitung, Labeling, Training, Monitoring
- Lernparadigmen: überwacht, unüberwacht, bestärkend
- Datenqualität, Bias, Overfitting und Evaluationsmetriken
Kapitel 3 — EU AI Act (Überblick)
- Ziel, Geltungsbereich und zentrale Definitionen
- Risikokategorien: verboten / hoch / begrenzt / minimal
- Pflichten für Anbieter, Betreiber und Anwender
- Praxisbeispiele und Umsetzungszeitplan
Kapitel 4 — Transparenz & Kennzeichnung
- Transparenzanforderungen und Nachvollziehbarkeit
- Kennzeichnungspflichten (z. B. Chatbots, generierte Inhalte)
- Dokumentation: Model Cards, Logging, Reproduzierbarkeit
Kapitel 5 — Datenschutz & DSGVO im KI-Kontext
- Grundprinzipien: Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung
- Umgang mit personenbezogenen Daten, Pseudonymisierung/Anonymisierung
- DPIA (Datenschutz-Folgenabschätzung) und Nachweispflichten
Kapitel 6 — Menschliche Aufsicht & Governance
- Formen der Aufsicht: Human-in/ on/ out-of-the-Loop
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabe-Workflows
- Monitoring, Audit, Incident-Management
Kapitel 7 — Risiken & Ethik
- Arten von Bias und Diskriminierungsrisiken
- Sicherheitsrisiken (z. B. adversariale Angriffe) und Reputationsgefahren
- Maßnahmen für Fairness, Teststrategien und kontinuierliches Monitoring
Kapitel 8 — Einsatz, Business-Nutzen & Bewertung
- Typische Anwendungsfälle: Automatisierung, Assistenz, Insights
- KPIs, Erfolgskriterien und ROI-Überlegungen
- Kriterien zur Auswahl von Tools und Anbietern
Lernziele
Nach dem Seminar können die Teilnehmer:
- die historische Entwicklung und die wirtschaftliche Relevanz von Künstlicher Intelligenz einordnen.
- zentrale KI-Technologien (z. B. Machine Learning, neuronale Netze, Deep Learning, NLP, Computer Vision) erklären und typische Einsatzfelder nennen.
- geeignete Trainingsmethoden und Lernparadigmen für konkrete Geschäftsaufgaben beschreiben.
- den Datenlebenszyklus in KI-Projekten (Erhebung, Aufbereitung, Training, Monitoring) erklären und Datenqualität beurteilen.
- Data-Bias und Diskriminierungsrisiken erkennen sowie einfache Maßnahmen zur Fairness anwenden.
- KI-gestützte Analysen und Automatisierungen zur Gewinnung operativer Erkenntnisse nutzen.
- Kriterien zur Bewertung von KI-Tools und Anbietern (technisch, rechtlich, geschäftlich) anwenden.
- Anforderungen aus EU AI Act und Datenschutz (z. B. DSGVO-Prinzipien) erkennen und erste Umsetzungsschritte benennen.
- Governance-Elemente und Formen menschlicher Aufsicht beschreiben und einfache Kontrollmaßnahmen vorschlagen.
- einfache, zielgerichtete Prompts für generative KI formulieren und iterativ verbessern (praktisch nutzbar, optional).
Seminarunterlagen
Teilnehmer erhalten umfangreiches Begleitmaterial zum Seminar, bestehend aus:
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Gedruckten Seminarunterlagen mit dem vollständigen Kursinhalt: inklusive Übungen, Begriffserklärungen, Wiederholungsfragen und Musterprüfungsaufgaben
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Praktischen Hands-On-Übungen, bereitgestellt über ein passwortgeschütztes GitHub-Repository zur eigenständigen Vertiefung
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Zusätzliches digitales Begleitmaterial zur Nachbereitung, z. B. Beispiel-Prompts, Checklisten und Transparenzmuster zur Umsetzung im Unternehmen
Lassen Sie sich zertifizieren
Nach dem Seminar können Sie die Zertifizierungsprüfung A4Q AI Foundation ablegen. Mit diesem international anerkannten Zertifikat dokumentieren Sie Ihr Wissen zum verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext.
- Prüfungsform: Online — Sie bestimmen Zeitpunkt und Ort selbst
- Art der Prüfung: Multiple-Choice-Prüfung mit 40 Fragen
- Dauer: 60 Minuten (plus 15 Minuten Zusatzzeit für Nicht-Muttersprachler)
- Sprache: Deutsch oder Englisch
- Voraussetzungen: Keine formalen Voraussetzungen
- Bestehensgrenze: 65 % (mindestens 26 richtige Antworten)
- Preis: 150 € zzgl. MwSt.
Lernmaterial
ieses Seminar basiert auf dem A4Q AI Foundation Syllabus und stellt die wichtigen Lern- und Prüfungsunterlagen zur Verfügung.
- Lehrplan: Die aktuelle Version des A4Q AI Foundation Syllabus bildet die Grundlage des Seminars.
- Glossar: Verwendete Fachbegriffe sind im A4Q-Glossar und in gängigen Standards definiert.
- Musterprüfung: Eine Übungsprüfung dient zur Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung.
- Weiteres Material: Seminarunterlagen, Folien, Übungen und Fallbeispiele werden während des Kurses bereitgestellt.
