KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Sicherheits- und Compliancepläne entwickeln

KI-Systeme skalieren schnell, aber regulatorische Anforderungen, Sicherheitsrisiken und Compliance-Verpflichtungen skalieren mit. Wer KI-Architekturen entwirft und dabei Sicherheitsrichtlinien, Datenschutzvorgaben und behördliche Standards vernachlässigt, riskiert nicht nur technische Schulden, sondern rechtliche und reputationelle Konsequenzen. Diese Weiterbildung verbindet technisch tiefes KI-Architekturwissen mit einer praxisnahen Zusatzqualifikation in Sicherheit und Compliance. Teilnehmende lernen, sichere KI-Systeme auf Azure zu designen, Compliance-Richtlinien wie ISO 27001 und GDPR zu berücksichtigen und im Ernstfall Sicherheitsvorfälle im KI-Umfeld zu erkennen und zu beheben. Das Programm ist für IT-Fachkräfte und KI-Interessierte konzipiert, die den strategisch-technischen Überblick mit regulatorischer Tiefe verbinden wollen.

Das erste Modul basiert auf dem AI-900-Curriculum und führt in Azure AI Services, maschinelles Lernen und die Governance-Aspekte von KI ein. Praxisbeispiel: Aufbau eines KI-Chatbots mit Governance-Anforderungen.

• Azure AI Services und ihre Anwendungsgebiete
• Grundlagen des maschinellen Lernens in Azure: Wie Modelle trainiert und eingesetzt werden
• Responsible AI: Fairness, Datenschutz, Zuverlässigkeit und Inklusivität
• Cognitive Services im Überblick: Sprach-, Bild- und Textverarbeitung
• Governance-Aspekte beim Chatbot-Design: Zugriffskontrollen, Auditierbarkeit, Datenspeicherung
• Bewertung von KI-Architekturen nach Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Sicherheit

Das zweite Modul orientiert sich am DP-100-Curriculum und vertieft Data Science und Modell-Deployment in Azure. Praxisbeispiel: Aufbau eines Prognosemodells mit integrierten Sicherheitsrichtlinien.

• Einführung in Azure Machine Learning: Workspace, Experimente, Pipelines
• Datenaufbereitung und Feature Engineering für sichere ML-Workflows
• Modelltraining und Hyperparameter-Tuning in Azure
• Deployment und Monitoring: Modelle in Produktion bringen und überwachen
• Sicherheitsrichtlinien im ML-Deployment: Authentifizierung, Verschlüsselung, Zugriffsprotokolle
• Modell-Governance: Versionierung, Rollback und Auditierbarkeit

Das dritte Modul deckt die AI-102-Inhalte ab und behandelt den praxisnahen Einsatz von Cognitive Services, NLP und Computer Vision. Praxisbeispiel: Virtueller Assistent mit Zugriffs- und Compliance-Regeln.

• Natural Language Processing mit Azure Cognitive Services: Sprachverständnis, Entitäten, Sentimentanalyse
• Computer Vision: Objekterkennung, OCR, Bildklassifizierung in Azure
• Conversational AI mit dem Bot Framework
• Integration von Responsible-AI-Prinzipien in laufende Systeme
• Zugriffs- und Compliance-Regeln in virtuellen Assistenten technisch umsetzen
• Testszenarien für NLP- und Computer-Vision-Lösungen entwickeln

Das vierte Modul erschließt die EXIN-Information-Security-Foundation-Inhalte und legt das regulatorische Fundament. Praxisbeispiel: Entwurf eines ISO-27001-konformen Sicherheitskonzepts für eine KI-Architektur.

• Grundlagen der Informationssicherheit: Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit
• Standards im Überblick: ISO 27001, GDPR, NIST Cybersecurity Framework
• Risikomanagement in KI-Projekten: Bedrohungen identifizieren, bewerten, priorisieren
• Richtlinien für den sicheren Betrieb von KI-Systemen in Unternehmen
• GDPR-Anforderungen an KI-Systeme: Datensparsamkeit, Zweckbindung, Betroffenenrechte
• Sicherheitskonzept entwickeln: Struktur, Inhalte, Abnahmekriterien

Das fünfte Modul basiert auf dem CertNexus-CyberSec-First-Responder-Curriculum und behandelt die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle im KI-Kontext. Praxisbeispiel: Sicherheitsvorfall in einer Azure-KI-Umgebung erkennen und beheben.

• Incident Detection: Anomalien in KI-Systemen und Cloud-Infrastruktur erkennen
• Incident-Response-Prozess: Klassifizierung, Eindämmung, Behebung, Nachsorge
• Risikoanalyse und Eskalationsverfahren bei Sicherheitsvorfällen
• Best Practices für Cloud Security in KI-Umgebungen
• Angriffsvektoren auf KI-Systeme: Adversarial Attacks, Data Poisoning, Model Stealing
• Forensische Grundlagen: Digitale Spuren sichern und dokumentieren

Praxisteil – Sicherheitsarchitektur für KI-Systeme Alle fünf Modulkenntnisse werden in einem integrativen Praxisteil zusammengeführt.

• Azure-KI-Architektur entwerfen: Komponenten, Datenflüsse, Sicherheitsebenen skizzieren
• Sicherheits- und Compliance-Plan für eine KI-Implementierung erstellen
• Governance-Struktur für ein KI-Vorhaben dokumentieren
• Risikoregister für ein fiktives KI-Projekt entwickeln
• Chatbot mit Compliance-Anforderungen technisch spezifizieren
• ISO-27001-Sicherheitskonzept für eine KI-Anwendung ausarbeiten
• Incident-Response-Übung: Szenarien durchspielen und Entscheidungen dokumentieren
• KI-Risikobewertung für eine Führungspräsentation aufbereiten
• Data-Poisoning-Angriff simulieren und Abwehrstrategien ableiten
• Datenschutz-Folgenabschätzung für ein KI-System strukturieren
• EU AI Act: Risikoklassifizierung einer fiktiven KI-Anwendung vornehmen
• Modulübergreifende Fallstudie: Sichere KI-Architektur von der Konzeption bis zur Auditdokumentation

Die Kombination aus technischer KI-Kompetenz und regulatorischem Wissen ist am Markt selten und entsprechend gefragt. Während viele KI-Qualifikationen entweder sehr technisch (Modellentwicklung) oder sehr konzeptuell (KI-Strategie) ausgerichtet sind, füllt diese Weiterbildung die Lücke dazwischen: fundiertes technisches Verständnis plus Compliance-Tiefe. Sicherheit in KI-Systemen ist kein nachträglicher Gedanke, sondern muss von Anfang an in die Architektur eingebaut werden. Wer diesen Grundsatz versteht und umsetzt, ist in einer Position, KI-Projekte von der Konzeption bis zur Produktion sicher zu begleiten.

Der Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, die über KI-Grundkenntnisse hinausgehen und sich auf Sicherheit, Compliance und Architektur von KI-Systemen spezialisieren wollen.

• IT-Fachkräfte und Systemarchitekten mit Interesse an KI-spezifischer Sicherheitsarchitektur
• Data Scientists und AI Engineers, die ihre Arbeit in regulierte Umgebungen einbetten müssen
• Sicherheitsbeauftragte, die KI-Systeme in ihre Sicherheitskonzepte integrieren sollen
• Compliance-Verantwortliche und Risk Manager, die KI-Risiken verstehen und steuern müssen
• Fachkräfte im Fortgeschrittenen- bis Profi-Niveau mit Grundkenntnissen in KI und Cloud-Architekturen

Der Kurs verbindet synchrone Intensivphasen mit selbstgesteuerten Praxisprojekten im Combined-Learning-Format. Jeder der fünf Modulblöcke enthält ein konkretes Praxisbeispiel, das in realitätsnahen Szenarien gelöst wird – von der Chatbot-Entwicklung über das Sicherheitskonzept bis zur Incident-Response-Übung. Der Kurs findet überwiegend in Vollzeit, teils auch in Teilzeit statt. Deutschlandweite Online-Teilnahme ist möglich.

Die Weiterbildung erstreckt sich über mehrere Wochen und deckt insgesamt fünf Zertifizierungsbausteine ab: AI-900, DP-100, AI-102, EXIN Information Security Foundation und CertNexus CyberSec First Responder. Die genauen Tages- und Stundenangaben richten sich nach dem gewählten Anbieter und Termin.

Teilnehmende bereiten sich im Kurs auf fünf Prüfungen vor: Microsoft AI-900, DP-100 (Azure Data Scientist Associate), AI-102 (Azure AI Engineer Associate), EXIN Information Security Foundation sowie CertNexus CyberSec First Responder (CFR). Die Zertifikate werden von den jeweiligen Herausgebern – Microsoft, EXIN und CertNexus – ausgestellt. Es handelt sich um international anerkannte Branchenzertifikate. Ergänzend erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Abschlussbescheinigung des durchführenden Bildungsträgers.

Fünf aufeinander abgestimmte Zertifikate aus dem Azure-Ökosystem, der Informationssicherheit und dem Incident-Response-Bereich – das ist ein Qualifikationsprofil, das am Markt kaum in dieser Kombination zu finden ist. Wer KI-Architekturen sicher designen, in Compliance-Anforderungen einbetten und im Ernstfall souverän reagieren kann, ist für Unternehmen in stark regulierten Umgebungen besonders wertvoll: Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung. Die Zusatzqualifikation in Sicherheit und Compliance macht den Unterschied gegenüber reinen KI-Technik-Kursen. Während andere Absolventen wissen, wie KI-Modelle trainiert werden, wissen Absolventen dieses Kurses auch, wie man sie sicher betreibt, dokumentiert und auditiert. Das ist in einer Zeit, in der der EU AI Act verbindliche Anforderungen an KI-Systeme stellt, keine Spezialität – es ist eine Grundvoraussetzung für professionelles KI-Engineering. Beruflich eröffnet diese Qualifikation Tätigkeiten als KI-Architekt, Cloud-Security-Spezialist, AI-Compliance-Manager oder Sicherheitsbeauftragter mit KI-Expertise. Die Kombination aus technischer Tiefe und regulatorischem Verständnis ist der Schlüssel zu Positionen, die Brücken zwischen Entwicklung, Betrieb und Governance schlagen.