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Regeln für künstliche Intelligenz
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Aktualisiert 05/2026
TheoryArtificial Intelligence2 Std.12 Videos51 Übungen3,200 XP4,378Leistungsnachweis
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Fang mit dem Warum und Wer an
Zuerst legst du den Umfang der KI-Governance fest und bringst die wichtigsten Leute aus den Bereichen Recht, Risiko, Datenwissenschaft und Business auf eine Linie. Dann lernst du mit Tools wie Bereitschaftsbewertungen und Reifegradmodellen, wie du Governance-Ziele festlegst, die sowohl die Compliance-Anforderungen als auch die Unternehmensstrategie unterstützen.Mach Governance jeden Tag zu einem Erfolg
Finde heraus, wie du Governance mit Checklisten, Genehmigungsworkflows und automatisierter Dokumentation in deine täglichen Arbeitsabläufe einbauen kannst. Lerne, Governance in MLOps-Pipelines einzubauen und deinen Ansatz je nach Risiko und Umfang mit einfachen oder komplexen Modellen anzupassen.Skalierbarer, smarter, verantwortungsbewusster
Schau dir an, wie du Governance über Teams und Regionen hinweg mit föderierten Modellen und Governance-Plattformen wie Collibra skalieren kannst. Außerdem lernst du, Governance-KPIs zu verfolgen, die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten und durch Überwachung und Feedback-Schleifen für kontinuierliche Verbesserungen zu sorgen.Voraussetzungen
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Foundations of AI Governance
Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.
2
Regulations and Frameworks in Practice
Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.
3
Implementing Governance in Organizations
Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.
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