Das Programm umfasst Grundlagen der KI und Datenanalyse, maschinelles Lernen, Deep Learning und NLP sowie Computer Vision, Robotik und die Themen KI-Sicherheit, KI-Ethik, Governance und Strategie.
Grundlagen der KI und der Datenanalyse: Ziele und Aufbau der Schulung, grundlegende Konzepte und Prinzipien der künstlichen Intelligenz sowie Datenanalyse und Visualisierung.
Maschinelles Lernen: Grundlagen von Data Science und maschinellem Lernen, der ML-Arbeitsablauf, ueberwachtes und unueberwachtes Lernen sowie fortgeschrittene Verfahren und breitere Anwendungen.
Deep Learning und Verarbeitung natuerlicher Sprache: grundlegende NLP-Konzepte, klassische und fortgeschrittene NLP-Verfahren, moderne Ansaetze mit Transformern und grossen Sprachmodellen sowie die Grundlagen und Architekturen des Deep Learning.
Computer Vision, Robotik, KI-Strategie, Governance und Risikomanagement: generative Modelle und spezialisierte Architekturen, Computer Vision, Robotik, KI-Sicherheit, KI-Ethik sowie Governance und Strategie.
Eine strukturierte Progression von den Grundlagen zur Anwendung foerdert die Behaltensleistung. Jedes Modul festigt Vorheriges und fuehrt zugleich neue Kompetenzen ein.
Dieser Kurs bereitet Teilnehmende darauf vor, den Sicherheitsstatus von KI-Systemen zu bewerten, geeignete Kontrollen umzusetzen, auf KI-spezifische Sicherheitsvorfälle zu reagieren und die Governance- und Compliance-Pflichten ihrer Organisation zu unterstützen. KI-Systeme lassen sich über ihre Eingaben manipulieren, durch Trainingsdaten verfälschen, über die Lieferkette kompromittieren und über die Werkzeuge und Berechtigungen ausnutzen, die ihnen eingeräumt werden, oft ohne Spuren in den üblichen Sicherheitsprotokollen zu hinterlassen. Teams, die in klassischen IT-Umgebungen geschult wurden, verfügen selten über die Erkennungsgewohnheiten, die diese Angriffe erfordern. Jedes Modul wird von einem Labor begleitet, in dem die Teilnehmenden Angriffe und Abwehrmaßnahmen mit realen KI-Sicherheitswerkzeugen testen, darunter Prompt-Injection-Tests und KI-Red-Teaming. Der Kurs richtet sich an KI- und ML-Ingenieure, Cybersicherheitsfachleute, SOC-Analysten, Sicherheitsarchitekten, Compliance-Verantwortliche und technische Leitungspersonen.
View courseDieser Kurs bereitet die Teilnehmenden darauf vor, KI-Initiativen im Einklang mit den Geschäftszielen zu managen, zu steuern und zu skalieren. Er adressiert den wachsenden Druck, KI-Risiken zu kontrollieren, Transparenz sicherzustellen und messbaren Wert aus KI-Investitionen zu erzielen. Die Teilnehmenden bewerten KI-Chancen, strukturieren Governance, gestalten Dashboards und automatisieren Workflows mit No-Code-Werkzeugen. Abilene Academy vermittelt anhand realer Fallbearbeitung, Power-BI- und n8n-Labs sowie prüfungsorientiertem Coaching durch aktive Beratende.
View courseDer Kurs ISO/IEC 42001 Lead Implementer befähigt Fachleute, ein KI-Managementsystem zu gestalten und einzuführen, das regulatorischer, ethischer und operativer Prüfung standhält.
View courseDas Programm reicht von den Grundlagen des Vorfallmanagements nach ISO/IEC 27035 über die Planung und Vorbereitung eines Plans bis zur Durchführung des Prozesses, dem Umgang mit Vorfällen sowie Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung.
Das Programm führt an Tag 1 in Ökosystem und Aufbau des CMMC-Modells ein und behandelt an Tag 2 CMMC-Praktiken, den Bewertungsprozess und den Verhaltenskodex.
Das Programm behandelt Grundlagen der digitalen Transformation, Technologien, Risikomanagement, Strategieumsetzung und Kommunikation, verteilt über vier strukturierte Tage.
Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten. Deep Learning nutzt neuronale Netze fuer komplexe Repraesentationen. NLP wendet diese Verfahren auf das Verstehen und Erzeugen von Sprache an.
Sie lernen die Grundlagen der kuenstlichen Intelligenz, Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning, NLP sowie den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Governance, Sicherheit und Ethik.
Die Schulung verbindet strukturierte Theorie mit praktischen Uebungen. Teilnehmende wenden Konzepte an realitaetsnahen Beispielen an und festigen sie durch Wiederholung und Reflexion.
Haeufige Fehler sind schlechte Datenqualitaet, unklare Ziele, fehlendes Fachwissen, zu spaet beachtete Verzerrungen und unterschaetzte Betriebskomplexitaet. Erfolg erfordert interdisziplinaere Teams und iteratives Vorgehen.
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