-
Derece türü: Sertifika "Yapay zeka: AI uzmanı"
Veri koruma görevlisi" sertifikası -
Ek nitelikler: "TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip AI temsilcisi" sertifikası
"TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip AI denetçisi" sertifikası
"TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip AI Yöneticisi" Sertifikası
"TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip veri koruma görevlisi" sertifikası
"TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip veri koruma denetçisi" sertifikası -
Final Sınavı: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Auditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation -
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
-
Eğitim dili: Alman
-
Süre: 20 Haftalar
Yapay zeka: Yapay zeka görevlisi
Uyum bağlamında YZ görevlilerinin rolü (yaklaşık 1 gün)
Yapay zeka görevlilerinin rolüne giriş
Görevler ve sorumluluklar
Diğer rollerden farklılaşma
Yapay zeka ile profesyonel iletişime giriş (yaklaşık 1 gün)
İpucuyla yönlendirmenin temelleri, stratejileri ve türleri
Etkili yönlendirme için temel bileşenler
Dahili bir istem kitaplığı oluşturma
Yasal temeller (yaklaşık 2 gün)
İlgili yasa ve yönetmeliklere genel bakış: GDPR, AI Yasası, ürün sorumluluğu, telif hakkı yasası
Derinlemesine çalışma: AB Yapay Zeka Yasası (yaklaşık 2 gün)
Yapı, hedefler, sınıflandırma
Risk sınıfları
Tedarikçiler, işletmeciler, ithalatçılar ve distribütörler için yükümlülükler
Uygunluk değerlendirmesi
Belgelendirme ve şeffaflık yükümlülükleri
Pazar sonrası izleme ve raporlama yükümlülükleri
Yönetim sistemleri ve standartlar (yaklaşık 2 gün)
ISO/IEC 42001'e Genel Bakış
Yapay zeka yönetim sistemlerinin (AIMS) önemi
Mevcut yönetim sistemlerine entegrasyon (örn. ISO 9001, ISO 27001)
Uyum stratejileri
Yönetişim çerçeveleri
Risk yönetimi, veri koruma ve etik (yaklaşık 3 gün)
Risk türleri (yanlılık, hatalar, etik riskler)
Stratejik risk değerlendirmesi
Risk matrisi
Excursus: Yapay zeka ajanlarının riskleri
Eylem planlaması
Yapay zeka sistemleri için veri koruma ve veri güvenliği
Veri etiği ve şeffaflık gereklilikleri
Yapay zeka projelerinde kalite güvencesi (yaklaşık 3 gün)
Kalite güvence ve kabul süreçleri
Paydaş analizi
İletişim stratejileri
Çalışanlar için eğitim konseptleri
Veri yönetimi (yaklaşık 1 gün)
Veri kalitesinin temelleri
Veri bütünlüğü ilkeleri
Veri yönetimi yapılarının geliştirilmesi
Değişim yönetimi (yaklaşık 2 gün)
Yapay zeka tanıtımları sırasında dirençle başa çıkma
Çalışanlar için eğitim konseptleri
Bir değişim yönetimi planının geliştirilmesi
Excursus: Stratejik yapay zeka yol haritası
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı "TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip AI temsilcisi" (yaklaşık 3 gün)
Yapay zeka: AI yöneticisi
Operasyonel yapay zeka projelerinin temelleri (yaklaşık 5 gün)
Yapay zeka, makine öğrenimi, DL, NLP ve bilgisayarla görmeye giriş (operasyonel odak)
Roller ve görevler: ISO 42001'e uygun olarak yönetim sisteminin kurulması, işletilmesi ve etkinliğinin gözden geçirilmesi
Rol tanımlaması ve işbirliği: YZ sorumlusu, YZ yöneticisi ve YZ denetçisi
Şirketteki operasyonel kullanım durumlarının belirlenmesi ve değerlendirilmesi
Proje başlatma: hedef tanımı, kapsam, fizibilite analizi
Paydaş yönetimi
Yapay zeka aracılığıyla değer yaratma ve yatırım getirisi
Yönetimde başarılı yapay zeka girişimleri
Veri yönetimi ve araçların kullanımı (yaklaşık 3 gün)
Veri hazırlama, kalite ve entegrasyon
Yapay zeka araçlarının ve platformlarının seçimi ve uygulanması
Metin, resim ve video uygulamaları için pratik yönlendirmeler
Basit veri işlem hatları kurma
MLOps kavramlarına giriş
Yapay zeka otomasyon seçenekleri çalışıyor
Model eğitimi, doğrulama ve kullanım (yaklaşık 2 gün)
Modellerin eğitimi ve doğrulanması
Test prosedürleri: Kara kutu, beyaz kutu, birim testleri
Modellerin kullanımı
İzleme ve yinelemeli optimizasyon
Yapay zeka ajanlarının projelere entegrasyonu
Risk yönetimi ve kalite güvencesi (yaklaşık 2 gün)
Teknik risk analizi: yanlılık ölçümleri, adalet testleri, model hata analizi
Kalite güvencesi: KPI'lar, izleme, kabul süreçleri
ISO 42001'e uygun yönetim sistemi
Yapay zeka sistemlerinin güvenliği ve açıklanabilirliği
Operasyonel proje yönetimi ve çevik yöntemler (yaklaşık 2 gün)
Çevik yöntemler: Scrum, Kanban, yinelemeli dağıtım döngüleri
Kaynak ve bütçe planlaması
Ekip ve paydaş iletişimi
Devam eden optimizasyon ve sorun çözme stratejileri (CIP)
Dış ortaklarla işbirliği
Organizasyonel gelişim, yönetişim ve değişim yönetimi (yaklaşık 3 gün)
Şirket süreçlerinin analizi
Olgunluk seviyesi analizi, GAP analizi
Yapay zeka yol haritasının oluşturulması
Yapay zeka yönetişimi ve strateji geliştirme
Sürdürülebilir bir kurumsal yapının geliştirilmesi
Sorumluluklar
Yapay zeka operasyonlarında direncin pratik olarak ele alınması
Sürdürülebilirlik ve kurumsal dijital sorumluluk (CDR)
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı "TÜV Rheinland sertifikalı yapay zeka yöneticisi" (yaklaşık 3 gün)
Yapay zeka: YZ denetçisi
Temel bilgiler ve çerçeve koşulları (yaklaşık 4 gün)
Yapay zeka denetimlerindeki roller, görevler ve sorumluluklar
Diğer rollerden farklılaşma (örn. yapay zeka yöneticisi)
ISO 19011'e göre denetim ilkeleri (tarafsızlık, bağımsızlık, şeffaflık)
Normatif temel: ISO/IEC 42001 - yapı, gereklilikler, kanıt
AB AI Yasası - denetçiler için ilgili hükümler
Ulusal kılavuzlar ve sektöre özgü standartlar
Denetim bağlamında PUKÖ döngüsü
Denetim türleri: sistem, süreç, ürün ve uygunluk denetimleri
Bir bakışta Aşama 1 ve Aşama 2
Belgelendirme gereklilikleri ve doğrulama
Denetim nesneleri olarak yapay zekaya özgü riskler (önyargı, açıklanabilirlik, sağlamlık, güvenlik, veri kalitesi)
Denetim bağlamında bilgi isteme
Mevzuat ve teknik test kriterleri (yaklaşık 4 gün)
Yapay zekaya özgü uyumluluk gereksinimleri
Veri koruma (GDPR ve sektöre özgü gereklilikler)
Yapay zeka sistemlerinin güvenliği (siber güvenlik, erişim kontrolü)
Eğitim ve test verileri için kalite gereklilikleri
Model doğrulama ve onaylama
YZ kararlarının açıklanabilirliği ve şeffaflığı
Performans ölçümleri (doğruluk, kesinlik, geri çağırma, sağlamlık)
Etik ilkeler ve adalet
Sektöre özgü ek standartlar (örn. ISO 13485, ISO 26262, BaFin yönergeleri)
Denetim planlaması ve metodolojisi (yaklaşık 4 gün)
Denetim amaç ve hedeflerinin tanımı
Bir denetim planının oluşturulması (kaynaklar, program, roller, iletişim)
Anketlerin ve kontrol listelerinin oluşturulması
Denetim noktalarının risk ve uygunluk değerlendirmesi
Uygun denetim yöntemlerinin seçimi (sorgulama, belge inceleme, teknik testler)
Destekleyici belgelerin tanımı ve kanıt türleri
Denetim uygulaması (yaklaşık 3 gün)
Belge incelemesi (Aşama 1) - YZ belgeleri için gereklilikler
Denetimde mülakat teknikleri ve diyalog
Yerinde denetim (Aşama 2) - Denetim araçlarının kullanımı
Teknik testlerin gerçekleştirilmesi (kara kutu, beyaz kutu, stres testleri)
Teknik araçların kullanımı (denetim yazılımı, log analizi, kod incelemesi)
Denetim belgelerinin toplanması, doğrulanması ve yapılandırılması
Değerlendirme ve rapor (yaklaşık 2 gün)
İstem kullanarak bir denetim raporu oluşturma
Zayıf noktaların riske uygun sunumu
Önerilen önlemler ve takip stratejileri
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı "TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip AI denetçisi" (yaklaşık 3 gün)
TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip veri koruma görevlisi
Şirkette veri koruma - temel bilgiler (yaklaşık 2 gün)
Avrupa Genel Veri Koruma Tüzüğünün Yapısı
Federal Veri Koruma Yasası - konu ve hedefler
BDSG ve GDPR arasındaki boşluk analizi
Uygulama alanları
Terimlerin tanımları
Veri sahiplerinin ilkeleri ve hakları (yaklaşık 1 gün)
Kişisel verilerin işlenmesine ilişkin ilkeler
Meşru menfaatler
Rıza
Şeffaflık gerekliliği
Bilgilendirme yükümlülüğü
Veri sahiplerinin hakları
Düzeltme ve silme
İtiraz hakkı
Kısıtlamalar
Sorumlu kişiler ve veri işleyenler (yaklaşık 2 gün)
Tasarım ve varsayılan olarak gizlilik, risk değerlendirmeleri
Sipariş işleme
İşleme faaliyetlerinin kaydı
İşleme güvenliği
Giriş, erişim ve erişim kontrolleri
Veri koruma etki değerlendirmesi
Veri koruma görevlisi (atama, pozisyon, görevler, tutum, deneme süresi)
Veri koruma işlevi olan diğer kurumlar
Çalışma konseyinin rolü (ortak karar alma)
Davranış kuralları, belgelendirme, ön denetim, ana denetim, denetim sonrası
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Kişisel verilerin aktarılması (yaklaşık 2 gün)
Doğal transferlerin genel ilkeleri
Üçüncü ülkelere veri aktarımı
Denetim makamları
Sorumluluklar, görevler, yetkiler
Yasal yollar, sorumluluk ve yaptırımlar (yaklaşık 2 gün)
Yasal Çözümler
Sorumluluk, para cezaları, yaptırımlar
Özel işleme durumları
Nihai hükümler
Federal Veri Koruma Yasası (yaklaşık 1 gün)
Uygulama kapsamı, kamuya açık alanların video gözetimi
Veri sahiplerinin haklarına ilişkin istisnalar
Kamu ve kamu dışı kurumların DPO'ları
GKA'lar, para cezaları ve yaptırımlara ilişkin hükümler
BT güvenliği ve veri koruması (yaklaşık 3 gün)
Ağ bileşenleri, depolama bileşenleri (RAID)
Erişim yönetiminin temelleri
BT güvenlik temelleri
BT temel koruma standartları
Risk faktörleri
İyileştirme seçenekleri
Diğer sorumluluk alanları (yaklaşık 3 gün)
Sosyal verilerin korunmasının temelleri
Çalışan verilerinin korunmasına ilişkin temel bilgiler
Personel dosyası, veri erişimi ve bilgi hakları
Bir veri koruma yönetim sistemi ve SDM'nin kurulması ve işletilmesi
Veri koruma perspektifinden dış kaynak kullanımının yasal çerçevesi
Pazarlama ve reklam önlemleri alanında veri koruma
TDDDG (yaklaşık 1 gün)
Telekomünikasyon Dijital Hizmetleri Veri Koruma Yasasının yapısı ve içeriği
Proje çalışması, sertifika hazırlığı ve sertifika sınavı "TÜV Rheinland sertifikalı Veri Koruma Görevlisi" (yaklaşık 3 gün)
TÜV Rheinland onaylı yeterliliğe sahip veri koruma denetçisi
Temel Bilgiler (yaklaşık 2 gün)
Veri koruma denetimlerinin amaçları
Veri koruma politikası hakkında temel bilgi (şirket hedefleri, eylem ilkeleri)
EU-DSGVO
İç denetimler ve denetçiler için gereklilikler
Veri koruma yönetim sistemi (yaklaşık 3 gün)
Veri koruma yönetim sisteminin geliştirilmesi için gereklilikler
Bir veri koruma yönetim sisteminin kurulması ve uygulamaya konulması için süreç modelleri
Yöntemler, teknikler ve araçlar
Mevcut durumun kaydedilmesi ve analiz edilmesi, zayıflıkların belirlenmesi, risk analizi
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Standart veri koruma modeli (yaklaşık 1 gün)
Mevcut durum ve tanıtım
SDM uygulaması ve GDPR gereklilikleri
SDM'nin garanti hedefleri
Genel önlemler
SDM yapı taşları
Veri koruma kavramı (yaklaşık 2 gün)
Diğer operasyonel yönetim sistemleriyle ilişkiler (DIN EN ISO 9000ff., 27001ff.)
Bir denetim programının hazırlanması (yaklaşık 2 gün)
Bir denetim programının hazırlanması
Denetim soru listelerinin oluşturulması
Denetim derinliği
Denetim uygulaması (yaklaşık 4 gün)
Bilgi kaynağı olarak mülakatlar
Sahada belge incelemesi
Teknik ekipmanın incelenmesi
Yapısal ve süreç organizasyonunun incelenmesi
Teknik ve organizasyonel güvenlik önlemlerinin denetlenmesi
Denetimler
Denetim değerlendirmesi (yaklaşık 3 gün)
Değerlendirme, denetim raporu ve takip önlemleri
Denetim raporunun hazırlanması
Tedbirlerin izlenmesi
Olası yardımcıların sunumu (kontrol listeleri, soru kataloğu, denetim planları, sapma raporları)
Düzeltici önlemler
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı "TÜV Rheinland sertifikalı veri koruma denetçisi" (yaklaşık 3 gün)
Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.
Bu eğitimden sonra, yapay zekanın güvenli, etik ve etkili kullanımı için sorumluluk alabileceksiniz. Yapay zekanın iş potansiyelini belirleyebilecek, değişim yönetimi süreçlerini başarıyla uygulayabilecek ve yapay zeka projelerini stratejik olarak planlamak, operasyonel olarak yönetmek ve şirket içinde sürdürülebilir bir şekilde sabitlemek ve dijital dönüşümü ilerletmek için uygun araçları seçebileceksiniz. Ayrıca, yapay zeka denetimlerini standartlara uygun olarak planlama, departmanlar arasında koordine etme ve bunları mevcut yönetim ve denetim süreçlerine başarıyla entegre etme konusunda uzmanlığa sahip olacaksınız.
Ayrıca, veri koruma alanındaki temel görevlere aşinasınız. Kişisel verilerin yasal olarak uyumlu bir şekilde ele alınması için mevcut AB GDPR'ye dayalı gerekli bilgiye ve ayrıca veri koruma organizasyonu ve BT güvenliği bilgisine sahipsiniz. Ayrıca etkin bir veri koruma yönetim sisteminin tüm yönleri konusunda uzmanlığa sahipsiniz ve veri koruma denetimlerini başarılı bir şekilde planlayabilir, yürütebilir ve analiz edebilirsiniz.
Kurs, insan kaynakları, yönetim, kalite yönetimi veya hukuk departmanı çalışanlarına yöneliktir.
Şirketlerini dijital dönüşümde ileriye götürmek isteyen ve yapay zekayı şirketlerde verimliliği, karar alma süreçlerini ve inovasyonu geliştirmek için bir araç olarak kullanabilen uzmanlar ve yöneticiler tüm sektörlerde talep görmektedir.
Veri koruma alanındaki ek bilgilerle, denetim, kalite yönetimi, hukuk ve organizasyon gibi çok çeşitli uygulama alanlarında da kalifiye olacaksınız.
Didaktik kavram
Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).
Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.
Sanal sınıf alfaview®
BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.
alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.