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Technische Regel [AKTUELL]

DIN SPEC 92001-1:2019-04

Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse und Qualitätsanforderungen - Teil 1: Qualitäts-Meta-Modell; Text Englisch

Englischer Titel
Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 1: Quality Meta Model; Text in English
Ausgabedatum
2019-04
Originalsprachen
Englisch
Seiten
23
Verfahren
PAS

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Ausgabedatum
2019-04
Originalsprachen
Englisch
Seiten
23
Verfahren
PAS
DOI
https://dx.doi.org/10.31030/3050203

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Einführungsbeitrag

Diese DIN SPEC wurde im Zuge des PAS-Verfahrens durch ein DIN SPEC (PAS)-Konsortium (temporäres Gremium) erarbeitet. Die Erarbeitung und Verabschiedung dieser DIN SPEC (PAS) erfolgte durch die im Vorwort genannten Verfasser. Diese DIN SPEC ist in zwei Teile gegliedert. Teil 1, DIN SPEC 92001-1, bietet ein allgemeines Qualitätsmetamodell für Künstliche Intelligenz (KI), das in erster Linie die wichtigsten Aspekte der KI-Qualität beschreibt. Das KI-Qualitätsmetamodell enthält unter anderem die drei wesentlichen Qualitätsmerkmale - Leistung & Funktionalität, Robustheit und Verständlichkeit. Dieses Dokument befasst sich auch mit dem KI-Modul als Teil eines Softwaresystems, seiner Risikobewertung und einem geeigneten Software-Lebenszyklusansatz. Der vorliegende KI-Lebenszyklusansatz stützt sich stark auf die Internationale Norm für System- und Softwareentwicklung ISO/ IEC/IEEE 12207:2017. Ziel dieser DIN SPEC-Reihe ist es, eine sichere und transparente Entwicklung und den Einsatz von KI-Modulen zu ermöglichen. Zu diesem Zweck beschreibt die DIN SPEC eine Reihe von Qualitätsanforderungen, die durch ein KI-Qualitätsmetamodell strukturiert sind. Die DIN SPEC-Reihe gilt für alle Lebenszyklusphasen - Konzeptionierung, Entwicklung, Einsatz, Betrieb und Stilllegung - eines KI-Moduls und berücksichtigt eine Vielzahl unterschiedlicher Lebenszyklusprozesse. Da KI-Technologien für die unterschiedlichsten Aufgaben eingesetzt werden, richtet sich diese DIN SPEC-Reihe an Unternehmen aller Branchen.

Inhaltsverzeichnis
ICS
35.080, 35.240.01
DOI
https://dx.doi.org/10.31030/3050203

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