Schulungsmodul
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Grundlagen der KI I
Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der KI kennen, die Arten von KI-Systemen und die technischen Bausteine, die modernen KI-gestützten Produkten und Dienstleistungen zugrunde liegen.
Verstehen
Umsetzen
Verwalten
Audit
Bewegen Sie sich von KI-Schlagwörtern zu einem gemeinsamen, operationellen mentalen Modell von KI-Systemen
Bewegen Sie sich von KI-Schlagwörtern zu einem gemeinsamen, operationellen mentalen Modell von KI-Systemen
KI-Arbeiten geraten ins Stocken, wenn Teams dieselben Worte verwenden, um unterschiedliche Dinge zu beschreiben. Dieses Modul entwickelt eine gemeinsame Sprache für die Konstruktion und Implementierung von KI-Systemen in reale Produkte, sodass Manager, Umsetzer und Prüfer bessere Fragen stellen und Beweise zuverlässiger interpretieren können.
KI-Arbeiten geraten ins Stocken, wenn Teams dieselben Worte verwenden, um unterschiedliche Dinge zu beschreiben. Dieses Modul entwickelt eine gemeinsame Sprache für die Konstruktion und Implementierung von KI-Systemen in reale Produkte, sodass Manager, Umsetzer und Prüfer bessere Fragen stellen und Beweise zuverlässiger interpretieren können.
Übersicht des Schulungsmoduls
Organisationen verwenden häufig „KI“ als Dachbegriff, der kritische Unterschiede verbirgt: Regeln vs. maschinelles Lernen, prädiktives vs. generatives Verhalten, Modell-in-einer-Box vs. KI als Teil eines breiteren sozio-technischen Systems. Ohne ein klares mentales Modell driften Governance-Diskussionen ab, Anforderungen werden falsch angewendet, und Assurance-Arbeiten konzentrieren sich auf Oberflächenartefakte, anstatt darauf, wie das System tatsächlich funktioniert.
Dieses ganztägige Modul zu Domänen-Grundlagen schafft praktische KI-Kompetenz: Schlüsselbegriffe, KI-Systemtypen und die technischen Bausteine, die in den meisten Implementierungen wiederkehren (Datenpipelines, Modelle, Schnittstellen und unterstützende IT-Kontrollen wie Zugangsmanagement, Verschlüsselung und Protokollierung). Es behandelt absichtlich nicht das Risiko- und Schadensbewertung von KI, die Lebenszyklusdefinition und Inventarmethoden, das Design von Betriebskontrollen oder die detaillierte Analyse der Ausfallmodi – diese werden in den speziellen Folgemodulen behandelt.
Organisationen verwenden häufig „KI“ als Dachbegriff, der kritische Unterschiede verbirgt: Regeln vs. maschinelles Lernen, prädiktives vs. generatives Verhalten, Modell-in-einer-Box vs. KI als Teil eines breiteren sozio-technischen Systems. Ohne ein klares mentales Modell driften Governance-Diskussionen ab, Anforderungen werden falsch angewendet, und Assurance-Arbeiten konzentrieren sich auf Oberflächenartefakte, anstatt darauf, wie das System tatsächlich funktioniert.
Dieses ganztägige Modul zu Domänen-Grundlagen schafft praktische KI-Kompetenz: Schlüsselbegriffe, KI-Systemtypen und die technischen Bausteine, die in den meisten Implementierungen wiederkehren (Datenpipelines, Modelle, Schnittstellen und unterstützende IT-Kontrollen wie Zugangsmanagement, Verschlüsselung und Protokollierung). Es behandelt absichtlich nicht das Risiko- und Schadensbewertung von KI, die Lebenszyklusdefinition und Inventarmethoden, das Design von Betriebskontrollen oder die detaillierte Analyse der Ausfallmodi – diese werden in den speziellen Folgemodulen behandelt.
Zielpublikum
Leiter und Implementierer von KI-Managementsystemen, die mit technischen Teams zusammenarbeiten
Fachleute für Governance, Risiko und Compliance, die sich im KI-Bereich auskennen müssen
Produktverantwortliche und Prozessverantwortliche, die für KI-gestützte Dienstleistungen zuständig sind
Prüfer, die ein gemeinsames Grundverständnis von KI-Systemen benötigen (nicht Prüfkunst)
Leiter und Implementierer von KI-Managementsystemen, die mit technischen Teams zusammenarbeiten
Fachleute für Governance, Risiko und Compliance, die sich im KI-Bereich auskennen müssen
Produktverantwortliche und Prozessverantwortliche, die für KI-gestützte Dienstleistungen zuständig sind
Prüfer, die ein gemeinsames Grundverständnis von KI-Systemen benötigen (nicht Prüfkunst)
Agenda
KI in Organisationen: was „KI“ bedeutet und nicht bedeutet
Automatisierung, Analytik, maschinelles Lernen und generative KI: klare Unterscheidungen
Wo KI typischerweise in Produkten und Entscheidungsprozessen eingebettet ist
Grundkonzepte: Daten, Modelle und Inferenz
Training vs. Inferenz; Merkmale, Einbettungen, Aufforderungen (wie zutreffend)
Modellfamilien auf praktischer Ebene (Klassifikation, Regression, Ranking, Generierung)
KI-Systemtypen und typische Architekturen
Regelbasierte, ML-basierte, generative und hybride Systeme
Komponenten und Schnittstellen: Pipelines, Dienste, menschliche Berührungspunkte
Datenbausteine, die für KI-Systeme relevant sind
Datensatztypen, Labels, Herkunft und Datenaufteilung (konzeptioneller Überblick)
Datenveränderungen und Abhängigkeiten über den gesamten KI-Stack
Bereitstellungsmuster und Betriebskontext (technische Sicht)
API-Dienste, eingebettete/Edge-Nutzung, Workflow-Integration und menschliche Eingriffe
Überwachungssignale und Systemabhängigkeiten (ohne Vorgaben für Governance-Methoden)
Unterstützende technische Kontrollen rund um KI-Komponenten
Zugangsmanagement, Verschlüsselung, Schlüsselhandhabung, Geheimhaltung und Konfigurationsgrundlagen
Protokollierung, Nachverfolgungssignale und Änderungspunkte in Pipelines und Diensten
Workshop: Eine KI-gestützte Dienstleistung anhand eines Falls kartieren
Systemtyp, Hauptkomponenten und wichtige Daten/Modellschnittstellen identifizieren
Das minimale Set von „was zu fragen ist“ Artefakte ableiten (technisch, nicht Risiko oder Inventar)
KI in Organisationen: was „KI“ bedeutet und nicht bedeutet
Automatisierung, Analytik, maschinelles Lernen und generative KI: klare Unterscheidungen
Wo KI typischerweise in Produkten und Entscheidungsprozessen eingebettet ist
Grundkonzepte: Daten, Modelle und Inferenz
Training vs. Inferenz; Merkmale, Einbettungen, Aufforderungen (wie zutreffend)
Modellfamilien auf praktischer Ebene (Klassifikation, Regression, Ranking, Generierung)
KI-Systemtypen und typische Architekturen
Regelbasierte, ML-basierte, generative und hybride Systeme
Komponenten und Schnittstellen: Pipelines, Dienste, menschliche Berührungspunkte
Datenbausteine, die für KI-Systeme relevant sind
Datensatztypen, Labels, Herkunft und Datenaufteilung (konzeptioneller Überblick)
Datenveränderungen und Abhängigkeiten über den gesamten KI-Stack
Bereitstellungsmuster und Betriebskontext (technische Sicht)
API-Dienste, eingebettete/Edge-Nutzung, Workflow-Integration und menschliche Eingriffe
Überwachungssignale und Systemabhängigkeiten (ohne Vorgaben für Governance-Methoden)
Unterstützende technische Kontrollen rund um KI-Komponenten
Zugangsmanagement, Verschlüsselung, Schlüsselhandhabung, Geheimhaltung und Konfigurationsgrundlagen
Protokollierung, Nachverfolgungssignale und Änderungspunkte in Pipelines und Diensten
Workshop: Eine KI-gestützte Dienstleistung anhand eines Falls kartieren
Systemtyp, Hauptkomponenten und wichtige Daten/Modellschnittstellen identifizieren
Das minimale Set von „was zu fragen ist“ Artefakte ableiten (technisch, nicht Risiko oder Inventar)
Modul-ID
HAM-AI-DF-01
Modultyp
Grundlagen des Fachgebiets
Domain:
Künstliche Intelligenz
Zielgruppe:
Auditor
Manager
Führungskraft
Verfügbar in:
Englisch
Dauer:
7 Std.
Listenpreis:
CHF 550
Exkl. MwSt. Die Mehrwertsteuer kann je nach Standort und Status des Kunden anfallen.
Was Sie erhalten
Was Sie lernen
Unterscheiden Sie Automation, Analytik, maschinelles Lernen und generative KI in praktischen Begriffen
Klassifizieren Sie gängige KI-Systemtypen und erkennen Sie typische Architektur-Muster
Erklären Sie (auf einer umsetzungsrelevanten Ebene), wie sich Daten, Schulung und Inferenz zueinander verhalten
Identifizieren Sie die Hauptkomponenten und Schnittstellen in einem KI-gestützten Dienst
Beschreiben Sie gängige Bereitstellungsmuster und wo sich KI in Workflows und Entscheidungen integriert
Erläutern Sie, wie Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Protokollierung typischerweise auf KI-Komponenten angewendet werden
Kommunizieren Sie mit technischen Teams unter Verwendung gemeinsamer Terminologie und präziser Fragen
Unterscheiden Sie Automation, Analytik, maschinelles Lernen und generative KI in praktischen Begriffen
Klassifizieren Sie gängige KI-Systemtypen und erkennen Sie typische Architektur-Muster
Erklären Sie (auf einer umsetzungsrelevanten Ebene), wie sich Daten, Schulung und Inferenz zueinander verhalten
Identifizieren Sie die Hauptkomponenten und Schnittstellen in einem KI-gestützten Dienst
Beschreiben Sie gängige Bereitstellungsmuster und wo sich KI in Workflows und Entscheidungen integriert
Erläutern Sie, wie Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Protokollierung typischerweise auf KI-Komponenten angewendet werden
Kommunizieren Sie mit technischen Teams unter Verwendung gemeinsamer Terminologie und präziser Fragen
Lernmaterialien
Präsentationsfolien
Teilnehmerhandbuch
Zertifikat über die Teilnahme
Präsentationsfolien
Teilnehmerhandbuch
Zertifikat über die Teilnahme
Vorlagen & Werkzeuge
Glossar der AI-Terminologie und -Konzepte (Teilnehmerreferenz)
Schnellreferenzblatt der AI-Systemtypen
Karten der AI-Systemkomponenten (Konzeptuelle Architektur-Canvas)
Einführung in Daten-/Modell-Artefakte (was es ist, wo es erscheint, warum es von Teams genutzt wird)
Fragen zur technischen Durchsicht (für Implementierer und Auditoren)
Glossar der AI-Terminologie und -Konzepte (Teilnehmerreferenz)
Schnellreferenzblatt der AI-Systemtypen
Karten der AI-Systemkomponenten (Konzeptuelle Architektur-Canvas)
Einführung in Daten-/Modell-Artefakte (was es ist, wo es erscheint, warum es von Teams genutzt wird)
Fragen zur technischen Durchsicht (für Implementierer und Auditoren)
Voraussetzungen
Dieses Modul geht von einer allgemeinen beruflichen Vertrautheit mit der Funktionsweise von Systemen und Dienstleistungen in Organisationen aus. Vorkenntnisse im Bereich KI sind nicht erforderlich.
Hilfreicher Hintergrund umfasst:
Grundlegendes Verständnis digitaler Dienste (Anwendungen, APIs, Datenspeicher)
Vertrautheit mit Rollen wie Produktmanagement, IT, Sicherheit und Betrieb
Dieses Modul geht von einer allgemeinen beruflichen Vertrautheit mit der Funktionsweise von Systemen und Dienstleistungen in Organisationen aus. Vorkenntnisse im Bereich KI sind nicht erforderlich.
Hilfreicher Hintergrund umfasst:
Grundlegendes Verständnis digitaler Dienste (Anwendungen, APIs, Datenspeicher)
Vertrautheit mit Rollen wie Produktmanagement, IT, Sicherheit und Betrieb
Kontinuierliches Lernen
Kontinuierliches Lernen
Kontinuierliches Lernen
Folgemodule
Nach Abschluss dieses Moduls sind die folgenden Module ideal, um Ihre Kompetenz weiter zu vertiefen.
KI-Grundlagen II
Verstehen Sie die Unsicherheiten, Einschränkungen und häufigen Ausfallmodi von prädiktiven und generativen KI-Systemen.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
Modul anzeigen
KI-Grundlagen II
Verstehen Sie die Unsicherheiten, Einschränkungen und häufigen Ausfallmodi von prädiktiven und generativen KI-Systemen.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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KI-Grundlagen II
Verstehen Sie die Unsicherheiten, Einschränkungen und häufigen Ausfallmodi von prädiktiven und generativen KI-Systemen.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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KI-Systemumfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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KI-Systemumfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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KI-Systemumfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Betriebskontrolle von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Betriebskontrolle von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Betriebskontrolle von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Risiko-, Wirkungs- und Schadensbewertung von KI
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Risiko-, Wirkungs- und Schadensbewertung von KI
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Risiko-, Wirkungs- und Schadensbewertung von KI
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7h
Listenpreis
CHF550
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Bereit, Ihre Managementsysteme zu verbessern?
Wir helfen Ihnen, ISO-Anforderungen wirksam in der täglichen Praxis umzusetzen.
Bereit, Ihre Managementsysteme zu verbessern?
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