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Kursinhalt
Modul 1: Basiswissen – Einführung in KI & EU AI Act
Lektion 1: Was ist Künstliche Intelligenz? Definition von KI und Abgrenzung zu klassischer Software Typische Anwendungsfelder (z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse, HR-Tools) Chancen und Risiken: Effizienz vs. Bias & Intransparenz Lektion 2: Wie funktioniert KI? Grundprinzip: Lernen aus Daten (Input → Algorithmus → Modell → Ergebnis) Unterschied zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI Grenzen: Abhängigkeit von Datenqualität, Black-Box-Problematik, Energieverbrauch Lektion 3: Der EU AI Act im Überblick Zielsetzung und Geltungsbereich Risikoklassen (Unzulässig, Hochrisiko, Begrenztes Risiko, Minimales Risiko) Beispiele: Chatbots, Bildgeneratoren, Diagnosesoftware Pflichten für Unternehmen: Risikobewertung, Dokumentation, Transparenz Lektion 4: Datenschutz & Governance DSGVO-Verknüpfung (Transparenz, Zweckbindung, Erklärbarkeit) Grundlagen der KI-Governance: Rollen, Verantwortlichkeiten, Meldepflichten Abschlusstest (10 Fragen)
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Lektion 1: Was ist Künstliche Intelligenz?
Quiz
Lektion 2: Wie funktioniert KI?
Lektion 3: Der EU AI Act im Überblick
Lektion 4: Datenschutz & Governance
Abschlusstest
Geschützt: Schulung EU AI Act – Basiswissen (verpflichtend)

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die früher menschliche Intelligenz nötig war – z. B. Bilder erkennen, Sprache verstehen oder Entscheidungen treffen.

Typische Beispiele:
– Sprachassistenten (Alexa, Siri)
– Bewerbungs-Analyse-Software
– Medizinische Bilddiagnostik

Abgrenzung zur klassischen Software:
Klassische Programme folgen festen Regeln. KI-Systeme lernen aus Daten und passen ihr Verhalten an.

Risiken:
– Intransparente Entscheidungsprozesse („Black Box“)
– Verzerrte Ergebnisse durch unausgewogene Trainingsdaten (Bias)
– Haftungsfragen bei Fehlern

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