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Assessing neural network robustness: ISO/IEC 24029-1:2021

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Assessing neural network robustness: ISO/IEC 24029-1:2021

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI Technical Risk Controls“

Dozent: BSI Training Academy

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Explain AI robustness and recognize risks that affect deep learning system performance.
Assess neural network robustness using ISO/IEC 24029-1 testing methods and protocols.
Explore data perturbation and abstract interpretation to evaluate AI system resilience.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Test Data
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Vulnerability Assessments
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Performance Testing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Risking

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August 2026

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

AI systems are increasingly used in contexts where reliability, safety, fairness, privacy and trust matter. In this course, you’ll learn how to assess the robustness of neural networks using the structured approach set out in ISO/IEC TR 24029-1:2021. You’ll explore why non-robust systems can behave unexpectedly, create unfair outcomes or become vulnerable to adversarial attacks, and you’ll learn how to identify and evaluate these risks before deployment.

Through clear explanations, worked examples and practical assessment scenarios, you’ll examine statistical, formal and empirical methods for testing robustness. You’ll learn how to set robustness goals, choose suitable datasets and metrics, define thresholds, interpret results and document evidence-based decisions. The course also introduces key techniques such as data perturbation and abstract interpretation, helping you understand how neural networks respond to changed, distorted or deliberately manipulated inputs.

Das ist alles enthalten

3 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 Plug-ins

3 VideosInsgesamt 6 Minuten

Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:20212 Minuten
Artificial intelligence3 Minuten
Non-robust AI systems that made the news1 Minute

6 LektürenInsgesamt 23 Minuten

Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Course overview3 Minuten
Course navigation guidance2 Minuten
Key points for designing & developing an AI system5 Minuten
The scope of ISO/IEC TR 24029-1:2021 and assessing robustness8 Minuten
How to assess robustness of neural networks: Module summary3 Minuten
How to assess robustness of neural networks: Glossary2 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 10 Minuten

How to assess robustness of neural networks: Knowledge Check10 Minuten

3 Plug-insInsgesamt 14 Minuten

How to assess robustness of neural networks 4 Minuten
Typical workflow to assess robustness4 Minuten
Robustness assessment protocol6 Minuten

Das ist alles enthalten

5 Lektüren1 Aufgabe4 Plug-ins

5 LektürenInsgesamt 19 Minuten

Robustness metrics for statistical methods & regression3 Minuten
Classification & advanced robustness metrics5 Minuten
Example of robustness analysis with statistical methods4 Minuten
Designing statistical robustness assessments: Module summary4 Minuten
Designing statistical robustness assessments: Glossary3 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 5 Minuten

Designing statistical robustness assessments: Knowledge Check5 Minuten

4 Plug-insInsgesamt 31 Minuten

Designing statistical robustness assessments10 Minuten
Calculating regression metrics part 14 Minuten
Calculating regression metrics part 22 Minuten
Activity: Statistical methods15 Minuten

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren1 Aufgabe2 Plug-ins

1 VideoInsgesamt 1 Minute

AI powered stock predictions example1 Minute

3 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Robustness goals achievable with formal methods5 Minuten
Applying formal methods to neural network robustness: Module summary3 Minuten
Applying formal methods to neural network robustness: Glossary2 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 3 Minuten

Applying formal methods to neural network robustness: Knowledge Check3 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 15 Minuten

Applying formal methods to neural network robustness5 Minuten
Activity: Ensuring system correctness in various industries 10 Minuten

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe2 Plug-ins

1 VideoInsgesamt 2 Minuten

Example: Medical information leaflet translation2 Minuten

4 LektürenInsgesamt 16 Minuten

Empirical methods4 Minuten
A priori and a posteriori testing5 Minuten
Designing empirical robustness assessments: Module summary5 Minuten
Designing empirical robustness assessments: Glossary2 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 5 Minuten

Designing empirical robustness assessments: Knowledge Check5 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 20 Minuten

Designing empirical robustness assessments10 Minuten
Activity: Assessing deep learning robustness10 Minuten

Das ist alles enthalten

5 Lektüren2 Aufgaben2 Plug-ins

5 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Examples of data perturbation & Abstract interpretation (Annex B)4 Minuten
Using data perturbation and abstract interpretation: Module summary4 Minuten
Using data perturbation and abstract interpretation: Glossary3 Minuten
Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Course summary5 Minuten
Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Next steps4 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 23 Minuten

Using data perturbation and abstract interpretation: Knowledge Check3 Minuten
Test of understanding20 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 14 Minuten

Using data perturbation and abstract interpretation4 Minuten
Activity: ISO/IEC 24029-1 Annexes10 Minuten

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