Certified Ethical Emerging Technologist™ (CEET): Exam CET-110CEETLGLogical OperationsLG-CEET1.0<p>In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:</p>
<ul>
<li>Beschreiben Sie allgemeine Konzepte, Theorien und Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und neuen Technologien.</li><li>Identifizieren Sie ethische Risiken.</li><li>Üben Sie sich in ethischer Argumentation.</li><li>Identifizierung und Abschwächung von Sicherheitsrisiken.</li><li>Identifizierung und Abschwächung von Datenschutzrisiken.</li><li>Identifizierung und Abschwächung von Fairness- und Befangenheitsrisiken.</li><li>Identifizierung und Abschwächung von Transparenz- und Erklärungsrisiken.</li><li>Identifizierung und Abschwächung von Verantwortungsrisiken.</li><li>Aufbau einer ethischen Organisation.</li><li>Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Organisationen.</li></ul><p>Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauenswürdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verständnis für Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und/oder IoT zur Lösung von Geschäftsproblemen ist erwünscht, aber nicht erforderlich. Sie können die entsprechenden Kenntnisse über Konzepte für neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:</p>
<ul>
<li>IoTBIZ™ (Prüfung IOZ-110)</li><li>DSBIZ™ (Prüfung DSZ-110): Data Science für Business Professionals</li><li>AIBIZ™ (Prüfung AIZ-110)</li><li>ETBIZ: Aufstrebende Technologien für den Business Professional (Prüfung ETZ-110)</li></ul><h5>Kursspezifische technische Anforderungen
</h5><h5>Hardware:
</h5><p>
Für diesen Kurs benötigen Sie einen Computer für jeden Teilnehmer und einen für den Dozenten. Jeder Computer muss über die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verfügen:</p>
<ul>
<li>1 Gigahertz (GHz) 64-Bit (x64) Prozessor.</li><li>4 Gigabyte (GB) Random Access Memory (RAM).</li><li>32 GB verfügbarer Speicherplatz.</li><li>Monitor mit einer Bildschirmauflösung von mindestens 1.024 × 768 Pixeln, mindestens 256 Farben und eine Grafikkarte mit mindestens 4 MB Speicher.</li><li>Bootfähiges DVD-ROM- oder USB-Laufwerk.</li><li>Tastatur und Maus oder ein kompatibles Zeigegerät.</li><li>Fast-Ethernet-Adapter (100 Mb/s) oder schneller und Kabel für den Anschluss an das Klassenzimmernetzwerk.</li><li>IP-Adressen, die nicht mit anderen Teilen Ihres Netzes in Konflikt geraten.</li><li>Internetzugang (wenden Sie sich an Ihren lokalen Netzwerkadministrator).</li><li>(nur Lehrercomputer) Ein Anzeigesystem zur Projektion des Computerbildschirms des Lehrers.</li></ul>
<h5>Software:
</h5><p>
Auf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.</p>
<ul>
<li>Jede aktuelle Version von Microsoft Windows®.</li><li>Adobe® Acrobat® Reader® oder ein gleichwertiger PDF-Viewer.</li><li>Gegebenenfalls Software zum Betrachten der Kursfolien. (Nur auf dem Rechner des Kursleiters.)</li></ul><p>Dieser Kurs richtet sich an Technologieführer, Lösungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungsträger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchenübergreifendes Verständnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen möchten.</p><h5>Lektion 1: Einführung in die Ethik aufkommender Technologien
</h5><ul>
<li>Thema A: Was auf dem Spiel steht</li><li>Thema B: Ethik und warum sie wichtig ist</li><li>Thema C: Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis</li><li>Thema D: Ursachen ethischen Versagens</li></ul>
<h5>Lektion 2: Erkennen ethischer Risiken
</h5><ul>
<li>Thema A: Ethische Gründe</li><li>Thema B: Stolpersteine für ethische Argumentation</li><li>Thema C: Erkennen ethischer Risiken bei der Produktentwicklung</li><li>Thema D: Instrumente zur Erkennung ethischer Risiken</li><li>Thema E: Nutzung von Vorschriften, Normen und Menschenrechten zur Identifizierung ethischer Risiken</li></ul>
<h5>Lektion 3: Ethische Argumentation in der Praxis
</h5><ul>
<li>Thema A: Ethische Theorien</li><li>Thema B: Ethische Entscheidungsfindungsrahmen verwenden</li><li>Thema C: Handlungsoptionen auswählen</li><li>Thema D: Probleme bei der ethischen Entscheidungsfindung vermeiden</li></ul><h5>Lektion 4: Erkennen und Abschwächen von Sicherheitsrisiken
</h5><ul>
<li>Thema A: Was ist Sicherheit?</li><li>Thema B: Identifizierung von Sicherheitsrisiken</li><li>Thema C: Kompromisse bei der Sicherheit</li><li>Thema D: Minderung von Sicherheitsrisiken</li></ul>
<h5>Lektion 5: Erkennen und Abschwächen von Datenschutzrisiken
</h5><ul>
<li>Thema A: Was ist Privatsphäre?</li><li>Thema B: Identifizierung von Datenschutzrisiken</li><li>Thema C: Kompromisse beim Datenschutz</li><li>Thema D: Abschwächung von Datenschutzrisiken</li></ul>
<h5>Lektion 6: Erkennen und Abschwächen von Fairness- und Voreingenommenheits-Risiken
</h5><ul>
<li>Thema A: Was sind Fairness und Voreingenommenheit?</li><li>Thema B: Bias-Risiken erkennen</li><li>Thema C: Fairness-Kompromisse</li><li>Thema D: Entschärfung der Risiken von Vorurteilen</li></ul><h5>Lektion 7: Erkennen und Abschwächen von Transparenz- und Erklärbarkeitsproblemen
</h5><ul>
<li>Thema A: Was sind Transparenz und Erklärbarkeit?</li><li>Thema B: Identifizierung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken</li><li>Thema C: Kompromisse bei Transparenz und Erklärbarkeit</li><li>Thema D: Abmilderung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken</li></ul>
<h5>Lektion 8: Identifizierung und Abschwächung von Risiken im Bereich der Rechenschaftspflicht
</h5><ul>
<li>Thema A: Was ist Rechenschaftspflicht?</li><li>Thema B: Identifizierung von Verantwortungsrisiken</li><li>Thema C: Kompromisse bei der Rechenschaftspflicht</li><li>Thema D: Risiken der Rechenschaftspflicht abmildern</li></ul><h5>Lektion 9: Aufbau einer ethischen Organisation
</h5><ul>
<li>Thema A: Was sind ethische Organisationen?</li><li>Thema B: Organisatorischer Zweck</li><li>Thema C: Ethik-Bewusstsein</li><li>Thema D: Entwicklung der Berufsethik in Organisationen</li></ul><h5>Lektion 10: Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Unternehmen
</h5><ul>
<li>Thema A: Politik und Compliance</li><li>Thema B: Metriken und Überwachung</li><li>Thema C: Kommunikation und Einbeziehung von Interessengruppen</li><li>Thema D: Ethische Führung</li></ul><h5>Anhang A: Zuordnung der Kursinhalte zur Prüfung CET-110: Zertifizierungsziele des Certified Ethical Emerging Technologist</h5><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/logicaloperations-ceet"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a></span>.</em></p>In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:
- Beschreiben Sie allgemeine Konzepte, Theorien und Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und neuen Technologien.
- Identifizieren Sie ethische Risiken.
- Üben Sie sich in ethischer Argumentation.
- Identifizierung und Abschwächung von Sicherheitsrisiken.
- Identifizierung und Abschwächung von Datenschutzrisiken.
- Identifizierung und Abschwächung von Fairness- und Befangenheitsrisiken.
- Identifizierung und Abschwächung von Transparenz- und Erklärungsrisiken.
- Identifizierung und Abschwächung von Verantwortungsrisiken.
- Aufbau einer ethischen Organisation.
- Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Organisationen.Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauenswürdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verständnis für Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und/oder IoT zur Lösung von Geschäftsproblemen ist erwünscht, aber nicht erforderlich. Sie können die entsprechenden Kenntnisse über Konzepte für neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:
- IoTBIZ™ (Prüfung IOZ-110)
- DSBIZ™ (Prüfung DSZ-110): Data Science für Business Professionals
- AIBIZ™ (Prüfung AIZ-110)
- ETBIZ: Aufstrebende Technologien für den Business Professional (Prüfung ETZ-110)
Kursspezifische technische Anforderungen
Hardware:
Für diesen Kurs benötigen Sie einen Computer für jeden Teilnehmer und einen für den Dozenten. Jeder Computer muss über die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verfügen:
- 1 Gigahertz (GHz) 64-Bit (x64) Prozessor.
- 4 Gigabyte (GB) Random Access Memory (RAM).
- 32 GB verfügbarer Speicherplatz.
- Monitor mit einer Bildschirmauflösung von mindestens 1.024 × 768 Pixeln, mindestens 256 Farben und eine Grafikkarte mit mindestens 4 MB Speicher.
- Bootfähiges DVD-ROM- oder USB-Laufwerk.
- Tastatur und Maus oder ein kompatibles Zeigegerät.
- Fast-Ethernet-Adapter (100 Mb/s) oder schneller und Kabel für den Anschluss an das Klassenzimmernetzwerk.
- IP-Adressen, die nicht mit anderen Teilen Ihres Netzes in Konflikt geraten.
- Internetzugang (wenden Sie sich an Ihren lokalen Netzwerkadministrator).
- (nur Lehrercomputer) Ein Anzeigesystem zur Projektion des Computerbildschirms des Lehrers.
Software:
Auf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.
- Jede aktuelle Version von Microsoft Windows®.
- Adobe® Acrobat® Reader® oder ein gleichwertiger PDF-Viewer.
- Gegebenenfalls Software zum Betrachten der Kursfolien. (Nur auf dem Rechner des Kursleiters.)Dieser Kurs richtet sich an Technologieführer, Lösungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungsträger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchenübergreifendes Verständnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen möchten.Lektion 1: Einführung in die Ethik aufkommender Technologien
- Thema A: Was auf dem Spiel steht
- Thema B: Ethik und warum sie wichtig ist
- Thema C: Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis
- Thema D: Ursachen ethischen Versagens
Lektion 2: Erkennen ethischer Risiken
- Thema A: Ethische Gründe
- Thema B: Stolpersteine für ethische Argumentation
- Thema C: Erkennen ethischer Risiken bei der Produktentwicklung
- Thema D: Instrumente zur Erkennung ethischer Risiken
- Thema E: Nutzung von Vorschriften, Normen und Menschenrechten zur Identifizierung ethischer Risiken
Lektion 3: Ethische Argumentation in der Praxis
- Thema A: Ethische Theorien
- Thema B: Ethische Entscheidungsfindungsrahmen verwenden
- Thema C: Handlungsoptionen auswählen
- Thema D: Probleme bei der ethischen Entscheidungsfindung vermeiden
Lektion 4: Erkennen und Abschwächen von Sicherheitsrisiken
- Thema A: Was ist Sicherheit?
- Thema B: Identifizierung von Sicherheitsrisiken
- Thema C: Kompromisse bei der Sicherheit
- Thema D: Minderung von Sicherheitsrisiken
Lektion 5: Erkennen und Abschwächen von Datenschutzrisiken
- Thema A: Was ist Privatsphäre?
- Thema B: Identifizierung von Datenschutzrisiken
- Thema C: Kompromisse beim Datenschutz
- Thema D: Abschwächung von Datenschutzrisiken
Lektion 6: Erkennen und Abschwächen von Fairness- und Voreingenommenheits-Risiken
- Thema A: Was sind Fairness und Voreingenommenheit?
- Thema B: Bias-Risiken erkennen
- Thema C: Fairness-Kompromisse
- Thema D: Entschärfung der Risiken von Vorurteilen
Lektion 7: Erkennen und Abschwächen von Transparenz- und Erklärbarkeitsproblemen
- Thema A: Was sind Transparenz und Erklärbarkeit?
- Thema B: Identifizierung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken
- Thema C: Kompromisse bei Transparenz und Erklärbarkeit
- Thema D: Abmilderung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken
Lektion 8: Identifizierung und Abschwächung von Risiken im Bereich der Rechenschaftspflicht
- Thema A: Was ist Rechenschaftspflicht?
- Thema B: Identifizierung von Verantwortungsrisiken
- Thema C: Kompromisse bei der Rechenschaftspflicht
- Thema D: Risiken der Rechenschaftspflicht abmildern
Lektion 9: Aufbau einer ethischen Organisation
- Thema A: Was sind ethische Organisationen?
- Thema B: Organisatorischer Zweck
- Thema C: Ethik-Bewusstsein
- Thema D: Entwicklung der Berufsethik in Organisationen
Lektion 10: Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Unternehmen
- Thema A: Politik und Compliance
- Thema B: Metriken und Überwachung
- Thema C: Kommunikation und Einbeziehung von Interessengruppen
- Thema D: Ethische Führung
Anhang A: Zuordnung der Kursinhalte zur Prüfung CET-110: Zertifizierungsziele des Certified Ethical Emerging TechnologistDieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.3 Tage1990.00