GenAI konform entwickeln: GPAI-Regeln in der Praxis, 29.06.26

Are you using large language models or AI for image generation? If so, the AI Act requirements for so-called General Purpose AI Models (GPAI) might matter to you.

Master the essentials of GPAI compliance under the EU AI Act and learn practical methods to integrate regulatory requirements into your development workflow.

Description:

This session provides engineering teams with an introduction to the AI Act requirements for GPAI Models and their implementation through the GPAI Code of Practice. You will learn to distinguish between the responsibilities of model providers and downstream providers, understand the specific obligations throughout the AI lifecycle, and discover practical tools and methods to seamlessly integrate compliance into your machine learning development workflow. Special emphasis is placed on high-risk AI systems and their regulatory requirements.

Learning objectives:

• You will analyse the purpose and key principles of the GPAI Code of Practice and evaluate its relevance for ensuring compliance with EU AI Act obligations in your organisation.
• You will distinguish between the compliance responsibilities of GPAI model providers and downstream providers (modifiers and integrators) and apply appropriate risk mitigation strategies for each role.
• You will learn about practical methods and tools for data, models, deployment, and system maintenance in GenAI development, with particular focus on high-risk use cases.

Target audience: Technical roles, such as engineering teams, AI developers, machine learning engineers, and other technically-minded professionals working with General Purpose AI models.

Prerequisites: A basic understanding of the EU AI Act is beneficial, but not essential. Some engineering or technical background is beneficial.

Trainer: Ezi Ozoani, GenAI Regulatory Engineer, appliedAI Institute for Europe, and Akhil Ajit Deo, Senior AI Regulatory Expert, appliedAI Institute for Europe.

Many thanks to the community partners of the Bavarian AI Innovation Accelerator for their support in communicating and disseminating the project offerings: BIHK – Bayerischer Industrie- und Handelskammertag e.V., vbw – Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V., Bayern Innovativ GmbH, UnternehmerTUM GmbH, Munich Innovation Ecosystem GmbH, fortiss GmbH, German Mittelstand e.V., BAIOSPHERE.

This training is offered as part of the Bavarian AI Act Accelerator. The project is funded by the Bavarian State Ministry of Digital Affairs. Details: https://innovationsbeschleuniger.bayern/

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(DE)

Erlernen Sie die Grundlagen der GPAI-Konformität gemäß dem EU-KI-Gesetz und erfahren Sie, wie Sie regulatorische Anforderungen in Ihren GenAI-Entwicklungsworkflow integrieren können.

Beschreibung:

In dieser Sitzung erhalten Ingenieurteams eine Einführung in den GPAI-Verhaltenskodex und dessen Auswirkungen auf die Einhaltung des KI-Gesetzes. Sie lernen, die Verantwortlichkeiten von Modellanbietern und nachgeschalteten Anbietern zu unterscheiden, die spezifischen Verpflichtungen während des gesamten KI-Lebenszyklus zu verstehen und entdecken praktische Tools und Methoden, um die Compliance nahtlos in Ihren Entwicklungsworkflow für maschinelles Lernen zu integrieren. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf risikoreichen KI-Systemen und deren regulatorischen Anforderungen.

Lernziele:

• Sie analysieren den Zweck und die wichtigsten Grundsätze des GPAI-Verhaltenskodexes und bewerten dessen Relevanz für die Einhaltung der Verpflichtungen des EU-KI-Gesetzes in Ihrem Unternehmen.
• Sie unterscheiden zwischen den Compliance-Verantwortlichkeiten von GPAI-Modellanbietern und nachgelagerten Anbietern (Modifikatoren und Integratoren) und wenden für jede Rolle geeignete Strategien zur Risikominderung an.
• Sie lernen praktische Methoden und Werkzeuge für Daten, Modelle, Bereitstellung und Systemwartung in der GenAI-Entwicklung kennen, wobei der Schwerpunkt auf Anwendungsfällen mit hohem Risiko liegt.

Zielgruppe: Technische Funktionen wie z. B. Ingenieurteams, KI-Entwicklerinnen und KI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieurinnen Machine-Learning-Ingenieur und andere technisch versierte Fachleute, die mit Allzweck-KI-Modellen arbeiten.

Voraussetzungen: Es sind keine Vorkenntnisse zum EU-KI-Gesetz erforderlich. Einige Ingenieurs- oder technische Vorkenntnisse sind von Vorteil.

Trainer: Ezi Ozoani, GenAI Regulatory Engineer, appliedAI Institute for Europe, und Akhil Ajit Deo, Senior AI Regulatory Expert, appliedAI Institute for Europe.

Herzlichen Dank an die Community-Partner des Bayerischen KI-Innovationsbeschleunigers für ihre Unterstützung bei der Kommunikation und Verbreitung der Projektangebote: BIHK – Bayerischer Industrie- und Handelskammertag e.V., vbw – Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V., Bayern Innovativ GmbH, UnternehmerTUM GmbH, Munich Innovation Ecosystem GmbH, fortiss GmbH, German Mittelstand e.V., BAIOSPHERE.

Dieses Training wird im Rahmen des Bayerischen KI-Innovationsbeschleunigers angeboten. Das Projekt wird vom Bayerischen Staatsministerium für Digitales gefördert. Details: https://innovationsbeschleuniger.bayern/