TRIZ Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Aufbauend auf den grundlegenden Kenntnissen in Microsoft Excel, erfahren die Teilnehmenden in unserer Inhouse Schulung „Excel für Fortgeschrittene“, wie sie ihre Aufgaben noch zeitsparender und effizienter bearbeiten. Egal ob es um komplexe Themen wie Formeln und Funktionen, das Bearbeiten und Analysieren von Daten mit Filteroptionen, Wenn-Dann-Funktionen oder Pivot und dergleichen geht – unser Experte zeigt in dieser Excel Schulung, wie diese Anwendungen genutzt werden und hält gleichzeitig einige Excel Tipps und Tricks parat.

Dementsprechend liegt der Fokus von „Excel für Fortgeschrittene“ auf der praxisnahen Anwendung der neu erworbenen Excel-Kenntnisse.

Fachseminar

Datenschutz und KI-Governance

Verantwortung, Haftung und Praxis für Datenschutzbeauftragte

Künstliche Intelligenz stellt Unternehmen zunehmend vor komplexe datenschutzrechtliche Herausforderungen – insbesondere im Spannungsfeld zwischen innovativer Nutzung von KI-Tools und regulatorischer Verantwortung im Rahmen von KI-Verordnung und DSGVO.

Das Fachseminar vermittelt praxisnah und rechtssicher, wie sich die Rolle des Datenschutzbeauftragten im KI-Umfeld verändert und welche neuen Verantwortlichkeiten entstehen. Als DSB erfahren Sie, wo klare Grenzen Ihrer Zuständigkeit liegen, wie Sie Haftungsrisiken vermeiden und souverän agieren. Gemeinsam werden Unterschiede und Schnittmengen zwischen Datenschutz und KI-Governance analysiert, Rollen geklärt und Empfehlungen zur Rechenschaftspflicht erarbeitet. Unser Experte zeigt Ihnen, wie Organisationen klare Verantwortungsstrukturen etablieren und diese in internen Richtlinien und Prozessen fixieren können. Auch erhalten Sie einen Überblick über aktuelle KI-Systemtypen. Sie gewinnen die nötige Sicherheit, um KI souverän und rechtssicher in Ihrem Unternehmen zu begleiten und sich als unverzichtbarer Ansprechpartner im KI-Zeitalter zu positionieren.

Sie lernen den kompletten Workflow des Machine Learnings mit der Deep-Learning Bibliothek Keras kennen. Angefangen von der Datenaufbereitung, über die Auswahl und das Anlernen der Modelle, bis hin zum Einsatz der trainierten Modelle zur Klassifikation und Prognose. Sie können Bild-, Text- und numerische Daten für Training und Schätzung vorbereiten. Sie kennen die konzeptuellen Grundlagen des Anlernens, die Verfahren zur Qualitätssicherung im Anlernprozess und die Varianten neuronaler Netze. Dazu gehören konvolutationale Netze (CNN) zur Verarbeitung von Bilddaten genauso wie rekurrente Netze (RNN) zur Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten. Die Konzepte werden anhand von Folien erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt und eingeübt. Eine Vielzahl praktischer Übungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es, die verschiedenen Lernszenarien selbstständig umzusetzen. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten und Optionen des Einsatzes neuronaler Netze zu prüfen, Modelle zielsicher auszuwählen und zu trainieren und Klassifizierer erfolgreich einzusetzen.

Missverständnisse in Chat-Nachrichten, Meetings, in denen niemand wirklich sagt, was Sache ist, Konflikte, die sich über Wochen aufstauen, statt direkt angesprochen zu werden: In hybriden und verteilten Teams wiegt unklare Kommunikation doppelt schwer, weil der informelle Ausgleich im Flurgespräch fehlt. Dieses Praxisseminar zeigt Ihren Mitarbeitenden, wie sie Kommunikation analysieren, versachlichen und konstruktiv gestalten, ganz gleich ob im Büro, im Homeoffice oder in gemischten Teams.

Im Mittelpunkt stehen weniger Reibungsverluste durch Konflikte, klare und sachliche Kommunikation auch bei Meinungsverschiedenheiten, sowie eine Feedback-Kultur, die im Arbeitsalltag tatsächlich gelebt wird statt nur auf dem Papier zu stehen. Inhalte und zeitlicher Umfang werden auf die konkreten Herausforderungen Ihres Teams zugeschnitten, wahlweise mit Blended-Learning-Begleitung über das Seminar hinaus.

Entwickelt und geleitet von einer HR-Managerin mit über 20 Jahren Praxiserfahrung in Personalentwicklung und Training.

Die Wirbelstromprüfung (ET) nutzt magnetische und elektrische Eigenschaften leitfähiger Bauteile zum Fehlernachweis sowie zur Wanddicken-, Schichtdicken- und Leitfähigkeitsmessung.
Der Stufe-1-Kurs (ET1) umfasst eine Einführung in die Grundlagen des Magnetismus und der Elektrizität, den Aufbau und die Funktionsweise von ET-Prüfsystemen sowie die Durchführung von ET-Prüfungen auf der Grundlage der ISO 9712.
Der Kurs ET1 bildet die Grundlage für den Kurs ET2 (Weiterqualifizierung - z.B. als Prüfaufsicht für die Wirbelstromprüfung.

Mit agilem Innovationsmanagement zu mehr Wachstum und Erfolg!

Als Business Developer und Innovationsmanager stehen Sie in der Pflicht die Innovationsfähigkeit Ihres Unternehmens kontinuierlich zu steigern und mit den richtigen Methoden und einem agilen Prozess die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihrer Innovationsprojekte zu erhöhen. Innovation und Business Development sind keine Folge von Geistesblitzen und Glückssträhnen. Innovation und Business Development sind eine Frage der Kompetenz und der richtigen Methoden. Agiles Innovationsmanagement!

ITSEC: Chief OT/IT Risk Officer (Certified)

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Nach dem Seminar können Sie paginierte Berichte mit SSRS beziehungsweise Power BI Report Server erstellen und veröffentlichen. Sie richten Datenquellen und Datasets ein, gestalten das Seitenlayout und bauen Tabellen, Matrizen und Listen mit Gruppierungen auf. Sie ergänzen Parameter, interaktive Funktionen, Ausdrücke und Visualisierungen und berücksichtigen die Anforderungen unterschiedlicher Exportformate. Außerdem können Sie Berichte im Webportal bereitstellen, Zugriffsrechte einordnen und Abonnements für die automatische Verteilung nutzen.

Sicherheitstechnische Anlagen wie Brandmeldeanlagen, Rauch- und Wärmeabzugsanlagen etc. müssen im Brandfall zuverlässig und koordiniert zusammenwirken. Für Brandschutzkonzeptersteller bedeutet das, frühzeitig zu definieren, welche sicherheitstechnischen Anlagen erforderlich sind und wie diese im Brandfall zusammenwirken müssen. Das sicherheitstechnische Steuerungskonzept bildet hierfür die funktionale Grundlage. Die Brandfallsteuermatrix konkretisiert dieses Konzept und dokumentiert nachvollziehbar, welche Auslöser welche Reaktionen in den verschiedenen Gewerken veranlassen.

Das Seminar vermittelt, wie das bauordnungsrechtliche erforderliche sicherheitstechnische Steuerungskonzept sowie die drauf aufbauende Brandfallsteuermatrix aussehen muss und erläutert, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit und klare Kommunikation zwischen den Gewerken gelingen kann. Teilnehmende erhalten einen Überblick über rechtliche Grundlagen, typische Fehlerquellen und bewährte Methoden zur Erstellung von Steuerungskonzepten und Matrizen.