AI Ethics & AWS ML Specialty – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet zwei eigenständige Fachgebiete zu einem praxisorientierten Qualifizierungsweg: AI Ethics and Governance auf der einen Seite und die Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) auf der anderen. Der Kurs richtet sich an Fachkräfte, die KI-Systeme nicht nur technisch entwickeln, sondern auch verantwortungsvoll gestalten und betreiben möchten. Wer in Unternehmen Machine-Learning-Pipelines auf AWS verantwortet, steht vor der doppelten Herausforderung: technische Exzellenz und ethisch-regulatorische Konformität gleichzeitig sicherzustellen. Dieser Kurs adressiert genau diese Schnittstelle.

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte, die im Schnittfeld von technischer ML-Entwicklung und organisatorischer KI-Verantwortung arbeiten oder dorthin wechseln möchten.

• Machine Learning Engineers mit AWS-Erfahrung, die regulatorische Anforderungen verstehen wollen
• Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Systeme konform und auditierbar aufbauen müssen
• Compliance- und Risikomanager in Unternehmen mit KI-Einsatz
• IT-Projektverantwortliche, die ML-Deployments begleiten und Governance-Strukturen etablieren
• Datenschutzbeauftragte und Legal-Teams, die technische KI-Systeme einordnen müssen

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt: Live-Sitzungen im virtuellen Klassenzimmer wechseln sich mit angeleiteten eigenständiges Lernensphasen ab. Praktische Übungen in der AWS-Umgebung — darunter SageMaker-Experimente, Clarify-Analysen und Pipeline-Konfigurationen — bilden einen wesentlichen Anteil des Lernprogramms. Fallstudien aus realen KI-Deployment-Szenarien vertiefen das Verständnis für die Governance-Dimensionen. Der Live-Unterricht wird durch erfahrene Fachdozentinnen und -dozenten geleitet, die zwischen technischen und regulatorischen Perspektiven wechseln können.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitkurs konzipiert und erstreckt sich über mehr als einen Monat bis zu drei Monaten, abhängig von der gewählten Modulkombination. Der genaue Umfang richtet sich nach Vorkenntnissen und individuell vereinbarten Schwerpunkten. Teilzeiteinstieg ist auf Anfrage möglich.

Nach Abschluss der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat über die absolvierten Inhalte. Darüber hinaus bereitet der Kurs gezielt auf die externe Herstellerprüfung AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) vor, die separat bei Amazon Web Services abgelegt wird. Das MLS-C01-Zertifikat ist zeitlich befristet und muss nach drei Jahren durch Wiederholung oder durch Ablegen einer neueren Prüfungsversion erneuert werden. Es ist kein staatlich anerkannter Abschluss, genießt aber im deutschsprachigen Arbeitsmarkt eine hohe Akzeptanz bei Unternehmen mit AWS-Infrastruktur.

Die Kombination aus AI-Ethik und AWS-Machine-Learning-Spezialisierung adressiert eine Qualifikationslücke, die auf dem Arbeitsmarkt zunehmend sichtbar wird: Viele ML-Fachkräfte beherrschen die technischen Werkzeuge, sind aber nicht für die regulatorischen und ethischen Anforderungen gerüstet, die der EU AI Act und unternehmensinternes Risikomanagement an KI-Systeme stellen. Wer beide Seiten versteht, ist in der Lage, Brückenfunktionen zu übernehmen — zwischen Entwicklungsteams, Compliance-Abteilungen und Führungsebenen. Die MLS-C01-Zertifizierung ist ein anerkannter Nachweis für vertiefte ML-Kompetenz auf AWS und öffnet den Zugang zu Positionen, bei denen Cloud-natives Machine Learning zentral ist. In Kombination mit dem Governance-Wissen entsteht ein Profil, das über reine Entwicklungsaufgaben hinausgeht: Solche Fachkräfte können ML-Projekte von der ethischen Anforderungsanalyse bis zum auditierbaren Betrieb begleiten. Unternehmen, die KI-Systeme unter dem EU AI Act einsetzen, sind auf interne Expertinnen und Experten angewiesen, die sowohl die technischen als auch die regulatorischen Aspekte überblicken. Diese Weiterbildung legt dafür eine solide Grundlage — praxisnah, fachlich aktuell und unmittelbar auf den beruflichen Einsatz ausgerichtet.

Künstliche Intelligenz verändert Entscheidungsprozesse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft grundlegend. Dieses Modul legt die konzeptionellen Grundlagen, um KI-Systeme nicht nur technisch, sondern auch normativ zu beurteilen. Es beginnt mit den philosophischen Wurzeln der KI-Ethik — Werte wie Autonomie, Würde und Gerechtigkeit — und übersetzt diese in konkrete Designprinzipien.

• Kernwerte ethischer KI: Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht, Nichtschädigungsgebot
• Überblick über den EU AI Act: Risikoklassen (inakzeptables Risiko, hohes Risiko, begrenztes Risiko, minimales Risiko)
• Hochrisiko-KI-Systeme nach Anhang III des EU AI Act und deren Anforderungen
• Konformitätsbewertungsverfahren und technische Dokumentationspflichten
• Internationale Vergleiche: NIST AI Risk Management Framework, UNESCO-Empfehlung zur KI-Ethik
• Zusammenhang zwischen DSGVO, KI-Governance und Datenschutz-Folgenabschätzung

Modul 2: Bias, Fairness und Erklärbarkeit Algorithmische Verzerrungen entstehen an mehreren Stellen im ML-Lifecycle: in den Trainingsdaten, im Modelldesign und in der Deployment-Umgebung. Dieses Modul macht Bias messbar und zeigt, wie Fairness-Anforderungen in technische Spezifikationen übersetzt werden. Erklärbarkeit ist dabei kein optionales Feature, sondern eine regulatorische Anforderung für Hochrisiko-Systeme.

• Arten von Bias: historischer Bias, Repräsentationsbias, Messbias, Aggregationsbias
• Fairness-Metriken: Demographic Parity, Equalized Odds, Individual Fairness
• Bias-Mitigation-Strategien: Pre-processing, In-processing, Post-processing
• Explainability-Methoden: SHAP-Werte, LIME, Partial Dependence Plots
• AWS SageMaker Clarify: Bias-Analyse und Feature-Importance-Berichte automatisieren
• Dokumentationsanforderungen für Erklärbarkeit in Hochrisiko-Systemen

Modul 3: AWS Machine Learning Specialty — Architektur und Dienste Die AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) ist eine anspruchsvolle Herstellerprüfung, die umfassende Kenntnisse in Datentechnik, Modellentwicklung, Deployment und operativem ML-Betrieb auf AWS erfordert. Dieses Modul deckt die vier Prüfungsdomänen systematisch ab und verbindet sie mit praktischen Übungen in der AWS-Konsole und über SDKs.

• Datenaufnahme und -transformation: S3, AWS Glue, Kinesis Data Streams, Feature Store
• Modellentwicklung mit SageMaker: Built-in Algorithms, eigene Container, AutoML (Autopilot)
• Hyperparameter-Optimierung, Cross-Validation und Modellauswahl
• Deployment-Strategien: Real-Time Inference, Batch Transform, Multi-Model Endpoints
• MLOps auf AWS: SageMaker Pipelines, Model Registry, A/B-Testing von Modellen
• Überwachung und Drift-Erkennung: SageMaker Model Monitor, CloudWatch-Integration
• AWS KI-Dienste für vorgefertigte ML-Lösungen: Rekognition, Comprehend, Forecast, Personalize
• Kostenoptimierung und Sicherheitsarchitektur im ML-Kontext (IAM, VPC, Verschlüsselung)

Modul 4: AI Governance in der Praxis — Organisationsstrukturen und Audit Verantwortungsvolle KI ist kein rein technisches Problem. Organisationen brauchen klare Zuständigkeiten, Prozesse und Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ML-Systeme über den gesamten Lebenszyklus hinweg konform und fair bleiben. Dieses Modul verbindet die technischen Erkenntnisse aus den vorherigen Modulen mit organisationalen und prozessualen Aspekten.

• Aufbau eines AI Governance Frameworks: Rollen, Gremien, Eskalationspfade
• AI Risk Assessment: Methodiken zur Risikoeinstufung vor dem Deployment
• Audit-Trails auf AWS: CloudTrail, SageMaker Experiment Tracking, Lineage Tracking
• Modell-Monitoring-Konzepte: Daten-Drift, Concept Drift, Performance-Degradation
• Incident-Response bei KI-Fehlfunktionen: Meldepflichten nach EU AI Act
• Interne Kommunikation und Stakeholder-Management für AI-Governance-Initiativen