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Die Engineering-Perspektive auf den EU AI Act

Trustworthy AI ist eine zentrale Motivation hinter dem EU AI Act. Dieser gesetzliche Rahmen legt vielschichtige und anspruchsvolle Anforderungen an KI-Systeme fest und kategorisiert sie in vier Risikogruppen: verbotene, hochriskante, begrenzt riskante KI-Systeme und solche mit minimalem Risiko.

Angesichts der Schonfrist von 6 bis 24 Monaten nach Veröffentlichung der Verordnung wird empfohlen, dass Unternehmen, die KI einsetzen, mit der Vorbereitung auf die zukünftigen Anforderungen beginnen. Um die technische Bereitschaft für die Einhaltung des AI Act zu erreichen, ist es wesentlich, etablierte Data-Governance, KI-Governance und MLOps-Techniken über die gesamte Lebensdauer eines ML/AI-Systems anzuwenden.

Dieser Vortrag zielt darauf ab, Entwickler und Data Science Teams mit einem umfassenden Verständnis der Anforderungen des EU AI Act auszustatten. Er bietet auch praktische Anleitungen zur Implementierung von MLOps und Data-Governance-Prozessen, die der Verordnung entsprechen. Dieser Vortrag wird die Ingenieursperspektive auf die proaktive Implementierung des EU AI Act geben.

Vorkenntnisse

Erfahrung mit MLOps

Lernziele

Nach dem Talk sind ML Engineers in der Lage, proaktiv konforme MLOps-Prozesse und -Systeme zu entwerfen und zu implementieren und dabei die regulatorischen Anforderungen effektiv zu meistern.

Speaker

 

Larysa Visengeriyeva
Larysa Visengeriyeva ist Technologieberaterin und Expertin für Datenqualität, maschinelles Lernen und MLOps. Sie promovierte in Augmented Data Quality Management an der TU Berlin. Bei INNOQ.AI ist sie Head of Data and AI und arbeitet an der Operationalisierung von ML-Systemen und Datenarchitekturen. Larysa gründete das Sommerfestival Women+ in Data and AI.

Gold-Sponsoren

InterSystems
INNOQ
PRODATO

Silber-Sponsoren

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inovex

Bronze-Sponsor

andrena

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