Microsoft Access Schulungen finden – Die passende Weiterbildung in Ihrer Nähe

Rechtssicherheit, Compliance und Datenschutz für KI-Projekte nach AI Act und DSGVO
 

Künstliche Intelligenz gilt als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien. Laut einer Bitkom-Studie setzt bereits knapp jedes sechste Unternehmen KI ein. Gleichzeitig bringt die Einführung von KI ganz neue Fragestellungen in den Bereichen Recht und Datenschutz mit sich: Mit welchen Daten dürfen KI-Sprachmodelle trainiert werden? Wer ist der Urheber KI-generierter Bilder? Und wer haftet, wenn die KI versagt? Antworten auf diese komplexen Fragestellungen finden sich in Vorschriften wie dem AI Act und der DSGVO, die bei KI-Projekten zwingend zu beachten sind. Zu den rechtlichen Risiken zählen neben Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen auch Haftungsfragen bei fehlerhaften KI-Resultaten.

Dieser Zertifikatslehrgang schult Sie zum KI-Compliance Beauftragten weiter – eine Funktion, die aufgrund der steigenden Komplexität in immer mehr Unternehmen eingeführt wird und für die Einhaltung rechtlicher Vorschriften bei KI-Projekten verantwortlich ist. Sie lernen, wie Sie gesetzliche und ethische Anforderungen erfüllen, potenzielle Risiken bewerten und verringern sowie Mitarbeitende für den KI-Einsatz sensibilisieren. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass KI-Projekte sicher, rechtskonform und ethisch verantwortungsvoll umgesetzt werden.

Die effiziente Nutzung von Java erfordert mehr als nur Grundlagenwissen - fortgeschrittene Konzepte sind entscheidend für professionelle Softwareentwicklung. In diesem fünftägigen Aufbauseminar vertiefen Sie Ihre Java-Kenntnisse und lernen praxisrelevante Techniken für anspruchsvolle Projekte. 

In diesem Seminar vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in der Java-Programmierung und lernen, wie Sie komplexere Anforderungen strukturierter, effizienter und wartbarer umsetzen können. Darüber hinaus behandelt das Seminar weiterführende Themen wie nebenläufige Programmierung, Reflection und den effizienten Einsatz von Collections und Generics. 

Das Seminar steht Ihnen wahlweise als Live Online Training oder als Präsenzveranstaltung zur Verfügung. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist fester Bestandteil des Seminars und bietet Ihnen digitale Seminarunterlagen sowie ergänzende Lernformate. Durch unser 4REAL-Vorgehensmodell ermöglichen wir Ihnen einen nachhaltigen Wissenstransfer in Ihren beruflichen Alltag. 
 

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, komplexere Java-Anwendungen strukturierter zu planen und umzusetzen, erweiterte Sprachmerkmale geziel...

Daten gelten als einer der wichtigsten Rohstoffe der digitalen Wirtschaft - doch erst durch die richtige Einordnung und Nutzung von Big Data lassen sich daraus fundierte Entscheidungen und Innovationen ableiten.

In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen umfassenden Überblick über zentrale Begriffe, Technologien und Produkte im Big-Data-Umfeld. Sie lernen, wie sich Big Data von klassischen Data-Warehouse-Ansätzen abgrenzt, welche Infrastrukturen und Analyseverfahren zum Einsatz kommen und welche marktrelevanten Tools und Plattformen derzeit dominieren - herstellerübergreifend und praxisnah. Das Seminar wird im Präsenz- oder Live-Online-Format angeboten und basiert auf unserem 4REAL-Modell für einen nachhaltigen Lerntransfer. Ergänzt wird das Seminar durch digitale Inhalte auf unserer Lernplattform LearningHub@Cegos.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Big-Data-Konzepte fachlich einzuordnen, technologische Entwicklungen besser zu bewerten und fundierte Entscheidungen für Ihre IT-Strategie oder Projektplanung zu treffen. Ideal für alle, die ihre Datenkompetenz strategisch ausbauen möchten.

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.