ISO/IEC 42001 Auditor für KI-Managementsysteme
Training mit Prüfungsvorbereitung und Zertifizierung (PECB)
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Machine Lerning Engineer
Ein AIMS nach ISO/IEC 42001 trägt wesentlich zur Schaffung von Vertrauen bei, indem es sicherstellt, dass AI-Systeme ethisch und verantwortungsvoll verwaltet werden. Die Teilnehmenden werden befähigt, AI-Managementsysteme zu prüfen und so dazu beizutragen, dass Organisationen ihr Engagement für Transparenz, Sicherheit und Verantwortlichkeit bei der AI-Nutzung demonstrieren können. Dies stärkt das Vertrauen von Interessengruppen, Kunden und Regulierungsbehörden und fördert den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von AI-Technologien.
- Einführung in das Managementsystem für Artificial Intelligence und ISO/IEC 42001
- Auditgrundsätze und die Vorbereitung und Einleitung eines Audits
- Auditaktivitäten vor Ort
- Abschluss des Audits
- Zertifizierungsprüfung
Die Trainingsinhalte orientieren sich an den offiziellen Prüfungsvorgaben von PECB.
Anforderungen:
Für die Teilnahme an diesem Training werden grundlegende Kenntnisse von ISO/IEC 42001 sowie der Prinzipien und Konzepte von KI vorausgesetzt.
Zusatzinfo:
Aktuell sind die Kursunterlagen nicht in deutscher Sprache verfügbar, daher erfolgt der Unterricht (Kurssprache Deutsch) mit englischen Unterlagen.
- Du wirst befähigt, eigenständig Audits für KI-Managementsysteme nach ISO/IEC 42001 zu planen, durchzuführen und zu dokumentieren.
- Du erhältst tiefgehendes Wissen zur Norm und zu KI-spezifischen Auditfragen – von Governance über Bias bis Sicherheit.
- Du trainierst alle Auditphasen praxisnah – inkl. Gesprächsführung, Bewertung, Berichterstattung und Nachverfolgung.
Dieses Training basiert auf wesentlichen theoretischen Grundlagen, den Anforderungen und Empfehlungen aus verschiedenen ISO-Normen sowie branchenführenden Praktiken, die bei Audits von AI-Managementsystemen eingesetzt werden.
Die Veranschaulichung von Konzepten mit praktischen Beispielen, die aus relevanten Fallstudien stammen, reichern das Training an.
Übungen und Multiple-Choice-Tests bereiten die Teilnehmenden auf die Zertifizierungsprüfung vor.
Die Norm ISO/IEC 42001 wird nicht im Training verteilt. Allerdings sind die Kapitel 4–10 in den Unterlagen eingearbeitet. Der Anhang A steht nur als Zusammenfassung zur Verfügung.
Die Prüfungsgebühr ist im Seminarpreis enthalten.
Die Prüfung «PECB Certified ISO/IEC 42001 Lead Auditor» erfüllt alle Anforderungen des PECB Examination and Certification Program (ECP). Sie deckt die folgenden Kompetenzbereiche ab:
- Bereich 1: Grundlegende Prinzipien und Konzepte eines AI-Managementsystems
- Bereich 2: Anforderungen an ein AI-Managementsystem
- Bereich 3: Grundlegende Auditkonzepte und -prinzipien
- Bereich 4: Vorbereitung auf ein ISO/IEC 42001-Audit
- Bereich 5: Durchführen eines ISO/IEC 42001-Audits
- Bereich 6: Abschluss eines ISO/IEC 42001-Audits
- Bereich 7: Verwaltung eines ISO/IEC 42001-Auditprogramms
Prüfungsformat:
- Online
- Anzahl Fragen / Fragentyp: 80 Multiple-Choice-Fragen
- Passrate: 70 %
- Dauer: 180 Minuten
- Sprache: Englisch
- Hilfsmittel: open book
Prüfungssprache & Prüfungsdauer:
Solltest du eine Prüfungssprache wählen, die nicht deiner Muttersprache entspricht, erhältst du einen Zeitzuschlag von 30 Minuten.
Wiederholungsmöglichkeit:
Kandidat:innen, die das Training abgeschlossen haben, aber die Prüfung nicht bestanden haben, dürfen die Prüfung innerhalb von 12 Monaten ab dem ursprünglichen Prüfungsdatum einmal kostenlos wiederholen.
- Personen mit einem Audit-Hintergrund, ob intern oder extern, die sich auf die Prüfung von AI-Managementsystemen spezialisieren möchten
- Manager:innen oder Berater:innen, die das Auditverfahren für AI-Managementsysteme beherrschen wollen
- Personen, die für die Aufrechterhaltung der Konformität mit den Anforderungen des AI-Managementsystems in einer Organisation verantwortlich sind
- Fachberater:innen für AI-Management
- Fachleute, die mit der Analyse und dem Verständnis von Geschäftsanforderungen für AI-Systeme betraut sind
- Personen, die an der Entwicklung und Implementierung von AI-Lösungen und an der Gestaltung der Architektur von AI-Systemen beteiligt sind
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