Ziel

Der Kurs "FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse) mit KI" zeigt, wie die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) in der KI-gestützten Softwareentwicklung eingesetzt wird, um Risiken in KI-Systemen systematisch zu identifizieren, zu bewerten und zu minimieren. Diese Weiterbildung vermittelt, wie FMEA-Methoden auf KI-Modelle, Agentic AI und datengetriebene Systeme angepasst werden. Der Kurs richtet sich an AI Software Engineers, Qualitätsingenieure und Entwickler in sicherheitskritischen Branchen.

Inhalte (Auswahl)
  • FMEA Grundlagen für AI Software Engineers: Konzept, Methodik und Anwendung

  • FMEA für KI-Systeme: besondere Herausforderungen und Anpassungen

  • KI-Fehlerarten: Halluzinationen, Bias, Data Drift und Sicherheitslücken

  • Risikobewertung in KI-Projekten: FMEA-Kriterien für AI Software Engineering

  • FMEA in Agentic-AI-Systemen: Fehler in autonomen KI-Agenten erkennen

  • Präventive Maßnahmen: KI-Qualitätssicherung und Red Teaming

  • FMEA im agilen KI-Entwicklungsprozess integrieren

  • Regulatorische Anforderungen für KI-Systeme und FMEA-Dokumentation

Arbeitsweise

Diese Fortbildung verbindet FMEA-Methodik mit KI-Engineering-Praxis in praxisnahen Risikoanalyseübungen. Trainer aus sicherheitskritischen Branchen und dem KI-Engineering begleiten die Schulung.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • FMEA-Methoden auf KI-Systeme und AI Software Engineering anwenden

  • KI-spezifische Fehlerarten systematisch identifizieren und bewerten

  • Präventive Maßnahmen für KI-Risiken als AI Software Engineer entwickeln

  • FMEA in agile KI-Entwicklungsprozesse integrieren

  • Regulatorische KI-Anforderungen durch FMEA-Dokumentation erfüllen

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

FMEA-Kompetenz im AI Software Engineering ist in der Automobilindustrie, Medizintechnik und Luft- und Raumfahrt gefragt. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als Rollen in sicherheitskritischen KI-Projekten.

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt FMEA im KI-gestützten Software Engineering praxisnah. Von der KI-Fehleridentifikation bis zur regulatorischen Dokumentation werden alle relevanten Methoden direkt auf KI-Projekte angewendet.

Tools (Beispiele)

GitHub Copilot, Claude, Python, Jira, Confluence, Excel, Notion, FMEA-Templates