Unterthema: Auditdokumentation
Auditdokumentation im Kontext der Künstlichen Intelligenz bezieht sich auf den systematischen Prozess der Erfassung, Überprüfung und Pflege von Dokumentationen, die während der Entwicklung, Implementierung und Überwachung von KI-Systemen erstellt werden. Diese Dokumentationen umfassen Protokolle zur Datensammlung, Entscheidungen während des Modelltrainings, iterative Modifikationen, Testresultate sowie die Methoden, die zur Validierung und Überprüfung des KI-Modells verwendet wurden. Ziel der Auditdokumentation ist es, Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit in der KI-Entwicklung sicherzustellen. Sie ermöglicht es Auditoren, Regulierungsbehörden und internen Prüfern, die Konformität der KI-Systeme mit den gesetzlichen und ethischen Standards zu überprüfen und sicherzustellen, dass die KI-Modelle fair, sicher und zuverlässig sind.
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Kurse und Trainings, die das Thema Auditdokumentation behandeln, werden häufig in fortgeschrittenen Programmen zu Ethik und Compliance in der Künstlichen Intelligenz angeboten. Solche Kurse richten sich an Datenwissenschaftler, KI-Entwickler, Compliance-Manager und Auditoren, die in Unternehmen oder Organisationen arbeiten, die KI-gestützte Systeme einsetzen oder entwickeln. In diesen Kursen werden Teilnehmer durch die Best Practices und Standards der Dokumentation geführt, lernen Methoden zur systematischen Aufzeichnung von Entwicklungsprozessen kennen und werden auf die relevanten gesetzlichen und ethischen Anforderungen hingewiesen. Zudem bieten diese Kurse praktische Übungen zur Erstellung und Prüfung von Auditdokumentationen an. Zielgruppen dieser Kurse sind Fachkräfte, die sicherstellen müssen, dass die eingesetzten KI-Systeme sowohl technisch robust als auch regelkonform und ethisch vertretbar sind. Daneben könnte es spezialisierte Trainingsmodule für Regulierungsbehörden und externe Auditteams geben, um ein vertieftes Verständnis für die Bewertungsprozesse von KI-Systemen zu entwickeln.