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Erfolgskontrolle Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Lernformate der Erfolgskontrolle Schulungen
Präsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online

Auf Seminarmarkt.de finden Sie aktuell 587 Schulungen (mit 2.759 Terminen) zum Thema Erfolgskontrolle mit ausführlicher Beschreibung und Buchungsinformationen:

E-Learning

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Das Ziel der Schulung zur IT-Notfallorganisation ist es, den Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten zu vermitteln, um in der Lage zu sein, IT-Notfälle zu bewältigen. Die Teilnehmenden sollen lernen, wie sie IT-Notfallpläne planen, umsetzen und verbessern können. Durch die Schulung sollen die Teilnehmenden auch in der Lage sein, Risiken und Bedrohungen zu erkennen, geeignete Maßnahmen zu treffen und Krisen zu managen. 



Das Seminar bietet Praxisbeispiele und Fallstudien, um das Verständnis für die Umsetzung der IT-Notfallorganisation zu verbessern und den Teilnehmenden zu ermöglichen, das Gelernte auf ihre eigene Organisation anzuwenden. Am Ende der Schulung sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, eine effektive IT-Notfallorganisation aufzubauen und zu betreiben, um im Falle eines IT-Notfalls schnell und effektiv reagieren zu können.

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Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein tiefgehendes Verständnis der Rolle von KI im UX-Design zu vermitteln. Sie lernen, wie sie durch den Einsatz moderner KI-Tools und datenbasierter Analysen nutzerzentrierte Designs entwickeln und kontinuierlich optimieren können. Der Vergleich unterschiedlicher Methoden und interaktive Übungen fördern den Transfer des theoretischen Wissens in den praktischen Designprozess, um innovative und personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen.

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Eine anonymisierte Erhebung von BEM Kennzahlen, bietet eine gute Grundlage, um die Gesundheitskultur in den Unternehmen zu stärken, maßgeschneiderte Angebote zur Gesundheitsförderung und Prävention zu entwickeln und die Qualität des BEM zu sichern. Erfahren Sie im Seminar, welche Kennzahlen sich sinnvoll erheben, messen und evaluieren lassen. 

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Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN).

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data Scientist

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Mentoring within your organisation is a powerful way to recognise and develop employees’ skills while actively supporting their professional growth. To be effective, mentoring requires clarity, structure, and a shared understanding of roles and expectations.

In this two-day training, you will learn how to design and guide mentoring relationships with purpose. You will define clear objectives, plan the mentoring journey, and apply practical tools to real-life situations. The program also focuses on building trust, recognising individual potential, and supporting mentees in achieving meaningful development goals.

Throughout the training, you will develop concrete steps for your day-to-day mentoring practice and gain transferable methods that strengthen your confidence and effectiveness as a mentor. You will reflect on your role, expand your mentoring skills, and learn how to implement mentoring in a professional and sustainable way.

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Am Ende des Seminars können Sie beurteilen, ob und in welchem Umfang Claude Code für Ihr Team sinnvoll ist. Sie sind in der Lage, Kosten realistisch einzuschätzen, Compliance-Anforderungen zu benennen, Risiken einzuordnen und einen strukturierten Rollout-Plan für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Darüber hinaus können Sie geeignete KPIs zur Erfolgsmessung festlegen und fundiert mit Entwicklungsteams über Einsatzszenarien, Team-Workflows und Grenzen KI-gestützter Softwareentwicklung diskutieren.

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Teilnehmer können KI-Tools für Accessibility-Checks einsetzen, automatische Alt-Texte bewerten und einfache Anpassungen umsetzen.

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Diese Masterclass vermittelt ein tiefgehendes Verständnis darüber, wie LLMs aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Die Teilnehmenden lernen, eigene Transformer-Modelle zu entwickeln, die richtigen Datensätze aufzubereiten, Tokenizer zu trainieren und den gesamten Trainingsprozess von LLMs nachzuvollziehen. Neben dem Training von Modellen wird auch Feintuning, Evaluierung und Optimierung behandelt. Nach dem Kurs sind die Teilnehmenden in der Lage, ein eigenes kleines LLM zu trainieren, es zu evaluieren und in Anwendungen zu integrieren. 

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Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Scikit-learn effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Machine Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, entwickeln, integrieren und optimieren, um die vielfältigen Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen.

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Das Hauptziel des Seminars ist die Vermittlung einer umfassenden Einführung in die Welt der Lambda-Ausdrücke. Es soll ein tiefergehendes Verständnis für Syntax, Struktur und Anwendungsbereiche geschaffen werden. Dabei liegt ein Fokus darauf, den Teilnehmern zu zeigen, wie sie Lambda-Ausdrücke in praktischen Programmiersituationen einsetzen können, von einfachen Skripten bis hin zu komplexen Anwendungen. Die Teilnehmer sollen lernen, höhere Funktionen wie map, filter und reduce in Kombination mit Lambda-Ausdrücken zu nutzen und damit ihre Code-Effizienz und -Qualität zu steigern.

Gleichzeitig werden Best Practices vermittelt, um sicherzustellen, dass die Verwendung von Lambda-Ausdrücken die Code-Lesbarkeit und -Wartbarkeit nicht negativ beeinflusst. Performance-Aspekte werden ebenfalls behandelt, um den Teilnehmern ein Gefühl dafür zu geben, wann der Einsatz von Lambda-Ausdrücken sinnvoll ist und wann nicht.
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