Governance Grundlagen für Machine Learning bilden in skalierenden Organisationen die Basis für Vertrauen, Rechtssicherheit und Steuerbarkeit. Wer hier klare Strukturen schafft, ermöglicht stabile Skalierung. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine einer ML-Governance.

!Kursinhalt

!1. Strukturen und Verantwortlichkeiten
*Owner, Steward und Reviewer
*Komitees für ML-Vorhaben
*Schnittstellen zu Recht und Sicherheit

!2. Standards für Modelle und Daten
*Klassifizierung nach Risiko
*Anforderungen an Trainingsdaten
*Modell- und Datenkarten

!3. Werkzeuge zur Governance-Unterstützung
*Modellregister mit Metadaten
*Audit-Logs und Nachvollziehbarkeit
*Inventar produktiver Modelle

!4. Lebenszyklus und Pflege
*Bewertung neuer Vorhaben
*Reviewzyklen für bestehende Modelle
*Stilllegung von Modellen

!Berufliche Relevanz

*Belastbare Steuerung wachsender ML-Landschaften
*Reduktion rechtlicher und operativer Risiken
*Brücke zwischen Engineering und Compliance