Seminare aus der Rubrik Kommunikation

Sie wollen Ihre Gesprächspartner für die eigenen Ideen gewinnen? Argumentieren ist ein erfolgversprechender Weg, wenn Sie überzeugend argumentieren. Ob Sie Ihre Zuhörer für ein Produkt, Ihr Unternehmen oder Ihre eigene Person gewinnen möchten – immer wirken dabei mehrere Faktoren zusammen. Wie treten Sie auf? Welche Emotionen wecken Sie? Wir untersuchen im Seminar, wie Ihre Art zu argumentieren rhetorisch, dialektisch und logisch wirkt.

Sie lernen am Beispiel aktueller Meinungen und Einstellungen im Berufsleben, Ihre Ansichten überzeugend zu beweisen. Anhand eigener beruflicher Situationen erproben Sie Ihre Überzeugungskraft.

Nicht alle Menschen lassen sich gleich leicht überzeugen. Besonders Meinungsgegner und neutrale, gleichgültige Zuhörer machen es Ihnen schwer. Sie erfahren in unterschiedlichen Gesprächssituationen, wie Sie auch mit ablehnenden Haltungen sinnvoll umgehen. Finden Sie die Argumentation, die Ihre Zuhörer wirklich überzeugt.

In sechs Übungen mit Videoanalysen erhalten Sie Hinweise, wie Sie Ihr persönliches Überzeugungsvermögen stärken können. Das übungs-intensive Seminar endet mit einem Einzelgespräch zwischen Ihnen und dem Seminarleiter.

In diesem dreitägigen Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Keras-Tensorflow geschult. Der Fokus liegt auf Deep Learning für supervised und semi-supervised Anwendungsfälle. Sie werden die Neuronale Netzwerkarchitekturen Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) und die Modell Architektur SimCLR (Semi Supervised) kennenlernen. Das Framework Tensorflow/Keras wird dabei verwendet.

Unser Deep Learning-Kurs mit GPU-Nutzung bietet eine Einführung in Deep Learning-Algorithmen für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich des überwachten und semi-überwachten Lernens.
Deep Learning-Algorithmen sind derzeit eine wichtige Klasse von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und werden bereits in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. Im Kurs lernen Sie, geeignete Modelle zu trainieren, um sie zur Klassifikation oder Schätzung neuer Daten zu verwenden. Sie lernen auch die wichtigsten Aspekte der Programmierung von Deep Learning-Algorithmen in Tensorflow/Keras, einschließlich der Datenaufbereitung, des sequenziellen Einlesens großer Datenmengen, der Erstellung tiefer neuronaler Netze und der Anwendung der trainierten Modelle auf neue Daten. In praktischen Übungen werden gängige Varianten von Deep Neural Networks behandelt und vertieft. Die behandelten Algorithmen finden in verschiedenen Bereichen der Industrie Anwendung, wie z.B. dem Erkennen von Symbolen, der Produktionsüberwachung, der Textur-/Oberfläche...