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SUMMARY:NBank-Beratungssprechtag in Hannover (Industrie- und Handelskammer)
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie-Modul\n\n\n\nIn diesem Modul betrachten wir künstliche neuronale Netze (KNN) zunächst aus einer übergeordneten Perspektive\, ohne auf die Details ihrer Funktionsweise einzugehen. Wir sehen sie als eine ‚Black Box‘\, in die Daten hineingehen und aus der Ergebnisse herauskommen. Sie lernen\, wie diese Daten aussehen müssen\, wie Sie KNN mit Daten trainieren und welche Aufgaben Sie mit KKN automatisieren können. Dies reicht beispielsweise von der Qualitätskontrolle gefertigter Teile über die Detektion von Cyberangriffen bis hin zum autonomen Fahren. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie grundlegend\, welche Voraussetzungen für das Training von KNN notwendig sind und auf was Sie dabei achten müssen. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:Reihe: Cybersicherheit im Unternehmen
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SUMMARY:Phishing: Vom hilflosen Fisch zum Champion im Haifischbecken
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SUMMARY:Menschen stärken – Phishing verhindern
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SUMMARY:KI-Schnell-Check
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 2: Grundlagen zu neuronalen Netzen
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 2: Grundlagen zu neuronalen Netzen\n\n\n\nIn diesem Modul tauchen wir tiefer in die Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) ein und erklären die mathematischen Grundlagen. Dabei werden wir zunächst die klassischen KNN (FCNs) erklären\, die beispielsweise für die Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten bei Produktionsmaschinen eingesetzt werden können. Anschließend werden wir darauf eingehen\, wie diese für die Bildverarbeitung optimiert wurden (CNNs)\, um z.B. Objekte und Ereignisse in Bildern zu erkennen. Schließlich zeigen wir\, wie ein Gedächtnis bei KNN (RNNs) umgesetzt werden kann für die Verarbeitung von zeitlichen Daten\, wie bei der Sprachverarbeitung oder der Wahrnehmung von Objekten in Videos. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls kennen Sie die mathematischen Konzepte hinter KNN und kennen verschiedene Typen wie FCNs\, CNNs und RNNs. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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DESCRIPTION:Starttermin: \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nUm Betriebe bei der digitalen Transformation zu unterstützen\, bieten wir diese Online-Seminarreihe für Unternehmer*innen und Führungskräfte an\, um Ihnen den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Mittelstand und Handwerk mit Blick auf Praxisanwendungen zu zeigen. \n\n\n\nWas bringt mir die Digitalisierung? Wie kann KI im Betriebsalltag entlasten? In welchen Arbeitsbereichen ermöglicht sie effizientere Abläufe und was kostet der Einsatz von KI? In unserer 3-teiligen Online-Seminarreihe beantworten wir diese und weitere Fragen. Neben Grundlagenwissen zum Einsatz von KI erarbeiten wir dabei gemeinsam Praxisanwendungen in Mittelstand und Handwerk. \n\n\n\n\n\n\n\nProgrammablauf\n\n\n\nSie lernen Chancen und Risiken sowie wesentliche Merkmale von KI-Technologien kennen. Fallbeispiele für gelungene Anwendungen von KI-Technologie in Mittelstand und Handwerk inspirieren Sie möglicherweise zu eigenen KI-Projekten oder helfen Ihnen\, die für Sie passende KI-Lösung zu entdecken. Sollten Sie sich im Laufe der Workshop-Reihe oder im Anschluss entscheiden\, selbst KI-Lösungen in Ihre Geschäftsprozesse integrieren zu wollen\, vermittelt das DAISEC-Team Kontakte und Unterstützungsangebote. \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTeil 1:Grundlagen – Künstliche Intelligenz verstehen \n\n\n\n \n\n\n\n15.05.2025\, 09:00 – 11:00 UhrOnlineReferent: Julian Laue \n\n\n\n \n\n\n\n\n\nIm ersten Teil der Serie dreht sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz (KI). Sie erfahren\, was KI eigentlich ist und wie sie durch das Verarbeiten großer Datenmengen lernt\, um selbstständig Muster zu erkennen und Probleme zu lösen. \n\n\n\nBeispielsweise kommt KI bereits in verschiedenen Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung oder im autonomen Fahren zum Einsatz. Doch welche Herausforderungen bringt der Einsatz von KI mit sich\, und wie können Sie erste praktische Erfahrungen sammeln\, um diese Technologie besser zu verstehen und für Ihr Unternehmen zu nutzen? \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\nTeil 2:KI-Geschäftsmodelle \n\n\n\n \n\n\n\n22.05.2025\, 09:00 – 11:00 UhrOnlineReferent: Lukas Fischer \n\n\n\n\n\nIm zweiten Teil der Serie geht es um die Frage\, was KI-basierte Geschäftsmodelle sind und wie sie konzeptioniert werden. Sie erfahren\, wie Unternehmen durch den gezielten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) innovative Geschäftsmodelle entwickeln können\, die ihnen langfristig einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. \n\n\n\nBeispielsweise nutzen immer mehr Unternehmen KI\, um datenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen und Prozesse effizienter zu gestalten. Aber wie funktioniert die Konzeption eines KI-basierten Geschäftsmodells und welcher konkrete Nutzen lässt sich daraus für Ihr Unternehmen ableiten? \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\nTeil 3:Künstliche Intelligenz betrieblich nutzen\, Demonstration\, Best Practice-Beispiele \n\n\n\n \n\n\n\n \n\n\n\n05.06.2025\, 09:00 – 11:00 UhrOnlineReferent: Timo Bartels \n\n\n\n\n\nIm dritten Teil der Serie geht es darum\, wie gut Ihr Unternehmen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) vorbereitet ist. Sie erfahren\, welche Schritte notwendig sind\, um KI erfolgreich in Ihrem Betrieb zu implementieren\, und welche Anwendungsbereiche für Sie besonders interessant sein könnten. \n\n\n\nBeispielsweise setzen viele Unternehmen KI in Bereichen wie Automatisierung oder Kundenservice ein. Doch wie können Sie herausfinden\, ob Ihr Unternehmen bereit ist\, und wie können Sie konkret loslegen\, um die Potenziale von KI für sich zu nutzen? \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTechnische Voraussetzungen und Online-Zugang\n\n\n\nRechtzeitig vor der Veranstaltung erhalten Sie einen Link für die Online-Sitzungen\, über welchen Sie sich einwählen können. \n\n\n\nZur Teilnahme benötigen Sie einen internetfähigen PC\, Laptop oder Netbook mit Kamera\, Mikrofon\, Lautsprecher oder Headset. Auf dem Smartphone werden Präsentationen nur sehr klein angezeigt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nWalter Pirk\n\n\n\nExperte für Innovationsprozesse im Handwerk \n\n\n\npirk@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar	\n\n\n					\n	\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Upcoming Events					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		10:00 – 11:30	\n	\n					\n	\n		KI-Agenten in der Produktion	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		12:00 – 13:00	\n	\n					\n	\n		FranKI – KI zwischen Angriff und Risiko: Wie sich Unternehmen vor der neuen Bedrohungslandschaft schützen können	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:Technik gegen Phishing: Von DKIM bis KI
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SUMMARY:Kreativ denken\, KI lenken: Innovative Geschäftsentwicklung
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SUMMARY:BSFZ informiert: Steuerliche Forschungszulage
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten\n\n\n\nIn diesem Modul zeigen wir\, warum künstliche Intelligenz in den vergangenen Jahren so erfolgreich geworden ist. Wir erklären Ihnen die Herausforderungen\, die die Forschung zu lösen hatte und zeigen auf\, warum es heute deutlich einfacher ist\, eigene KI-Modelle zu trainieren. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie\, warum KNN so erfolgreich sind und können abschätzen\, wie aufwändig eine Eigenentwicklung ist. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:3D-Druck\, Workshop 3: Pulverbasierte Verfahren\, 3D-Modelle und 3D-Scannen
DESCRIPTION:Seit der ersten Entwicklungsphase in den 1980er Jahren sind 3D-Druckverfahren inzwischen ausgereift und für den Einsatz in Produktionsumgebungen geeignet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Fertigungsverfahren\, bei denen die Erzeugnisse entweder durch Gießen oder Entfernen von Material (z.B. Fräsen) hergestellt werden\, wird beim 3D-Druckverfahren das Material Schicht für Schicht aufgebaut. Dies ermöglicht die Herstellung sehr komplexer Formen. \n\n\n\nDa für die Fertigung keine zusätzlichen Werkzeuge erforderlich sind\, können die Erzeugnisse kostengünstig in kleinen bis mittleren Losgrößen hergestellt werden. Das Verfahren bietet eine enorme Freiheit bei der Gestaltung von Kunststoff-\, Metall- und Keramikteilen\, wodurch sich die Fertigungsteile schnell und ressourcenschonend herstellen lassen. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nUm Ihnen den nächsten Schritt zur Digitalisierung Ihrer Produktionsprozesse zu ermöglichen\, bieten wir Ihnen eine Reihe von online Einführungsworkshops an\, in denen Sie die verschiedenen Arten von 3D-Druckverfahren sowie ihre Stärken und Schwächen kennenlernen. \n\n\n\nWir bieten Ihnen insgesamt drei Einführungsworkshops in einem wiederkehrenden Rhythmus. So haben Sie die Flexibilität\, einen Workshop passend zu Ihrem Zeitplan zu besuchen. Suchen Sie sich einfach aus der Liste in der Anmeldung die für Sie passenden Termine aus. Darüber hinaus bieten wir einen praxisorientierten 3D-Druck-Workshop an. \n\n\n\n\n\n\n\n– Sie lernen die technologische Vielfalt des 3D-Drucks kennen– Sie entwickeln ein Verständnis dafür\, welche in Ihrem Unternehmen hergestellten Produkte Potenzial für die Produktion mittels 3D-Druck aufweisen– Sie erwerben Kenntnisse über geeignete Konstruktionsverfahren für den 3D-Druck– Sie verstehen\, wie sich der 3D-Druck in dem Fertigungsportfolio Ihres Unternehmens integrieren lässt \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte: Pulverbasierte Verfahren\, 3D-Modelle und 3D-Scannen\n\n\n\nPulverbettbasiertes Schmelzen (auch bekannt als SLS oder SLM) – Wie funktionieren diese Verfahren? – Welche Materialien können sie verarbeiten? – Was sind ihre Stärken und Schwächen? – In welchen Anwendungen wird die Technologie erfolgreich eingesetzt? – Welche Konstruktionsrichtlinien sollten bei diesen Verfahren beachtet werden?Materialauftrag mit gerichteter Energieeinbringung \n\n\n\nFreistrahl-Bindemittelauftrag \n\n\n\nWie werden 3D-Modelle für den Druck erstellt? – Welche Möglichkeiten der computergestützten Konstruktion gibt es? – Wie können komplexe Geometrien erstellt werden? – Wie kann 3D-Scanning Modelldaten liefern\, und wie können diese genutzt werden? – Welche Möglichkeiten gibt es\, Online-Teiledatenbanken zu nutzen?Wie entscheidet man sich zwischen internem oder externem 3D-Druck? \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\nMitarbeitende aus Produktentwicklung\, Design und Fertigung aus allen Branchen. Es sind keine Vorkenntnisse zum Thema 3D-Druck erforderlich. Die Einführungsworkshops können in beliebiger Reihenfolge besucht werden. \n\n\n\n\n\n\n\nOnline- und Praxisworkshops\n\n\n\nUnsere praktische 3D-Druck Reihe umfasst folgende drei Online- sowie einen Praxisworkshop: \n\n\n\nWorkshop 1: Einführung und ExtrusionsverfahrenWorkshop 2: Photopolymerisation und NachbearbeitungWorkshop 3: Pulverbasierte Verfahren\, 3D-Modelle und 3D-ScannenPraxisworkshop: Praktische Anwendungen \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Einführungs-Workshops finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt drei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKarl Hilbig\n\n\n\nExperte für 3D-Druck \n\n\n\nhilbig@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:Moderne Authentifizierungsmethoden – Passkeys\, FIDO & TOTP in der Praxis
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SUMMARY:KI Werkbank Emsland: KI-Integration in Unternehmen
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SUMMARY:HANDWERK goes KI
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie-Modul\n\n\n\nIn diesem Modul betrachten wir künstliche neuronale Netze (KNN) zunächst aus einer übergeordneten Perspektive\, ohne auf die Details ihrer Funktionsweise einzugehen. Wir sehen sie als eine ‚Black Box‘\, in die Daten hineingehen und aus der Ergebnisse herauskommen. Sie lernen\, wie diese Daten aussehen müssen\, wie Sie KNN mit Daten trainieren und welche Aufgaben Sie mit KKN automatisieren können. Dies reicht beispielsweise von der Qualitätskontrolle gefertigter Teile über die Detektion von Cyberangriffen bis hin zum autonomen Fahren. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie grundlegend\, welche Voraussetzungen für das Training von KNN notwendig sind und auf was Sie dabei achten müssen. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:Schulung zur Durchführung des CyberRisikoChecks (CRC)
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SUMMARY:NBank-Beratungssprechtag in Hannover (Handwerkskammer)
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SUMMARY:Prompten für den Business-Plan
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SUMMARY:KI Werkbank Emsland: KI-Integration in Unternehmen (Praxisteil 1)
DESCRIPTION:Fachseminar
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 2: Grundlagen zu neuronalen Netzen
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 2: Grundlagen zu neuronalen Netzen\n\n\n\nIn diesem Modul tauchen wir tiefer in die Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) ein und erklären die mathematischen Grundlagen. Dabei werden wir zunächst die klassischen KNN (FCNs) erklären\, die beispielsweise für die Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten bei Produktionsmaschinen eingesetzt werden können. Anschließend werden wir darauf eingehen\, wie diese für die Bildverarbeitung optimiert wurden (CNNs)\, um z.B. Objekte und Ereignisse in Bildern zu erkennen. Schließlich zeigen wir\, wie ein Gedächtnis bei KNN (RNNs) umgesetzt werden kann für die Verarbeitung von zeitlichen Daten\, wie bei der Sprachverarbeitung oder der Wahrnehmung von Objekten in Videos. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls kennen Sie die mathematischen Konzepte hinter KNN und kennen verschiedene Typen wie FCNs\, CNNs und RNNs. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar	\n\n\n					\n	\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Anstehende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		10:00 – 11:30	\n	\n					\n	\n		KI-Agenten in der Produktion	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		12:00 – 13:00	\n	\n					\n	\n		FranKI – KI zwischen Angriff und Risiko: Wie sich Unternehmen vor der neuen Bedrohungslandschaft schützen können	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:Künstliche Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung \n\n\n\nTäglich erreichen Unternehmen und auch unsere Kunden unzählige Rechnungen\, Bestellungen und Angebote – oft fehlerhaft oder unvollständig. KI-basierte Dokumentenverarbeitung löst diese Herausforderung durch automatisches Auslesen\, intelligente Datenerkennung und nahtlose Übergabe an bestehende Systeme.Steffen Grothmann von der LMIS AG veranschaulicht an konkreten Praxisbeispielen\, wie Unternehmen Zeit sparen\, Fehler vermeiden und ihre Prozesse zukunftssicher gestalten. Im Anschluss diskutieren wir gemeinsam Chancen\, Hürden und erste Schritte für die Umsetzung im eigenen Unternehmen. \n\n\n\nInhalte der Veranstaltung \n\n\n\n\nKI-basierte Verarbeitung von Rechnungen\, Bestellungen und Angeboten\n\n\n\nAutomatisches Auslesen\, Datenerkennung und Systemintegration\n\n\n\nPraxisbeispiele und Diskussion zu Umsetzung im Unternehmen\n\n\n\n\nAnwendungsmöglichkeiten nach der Veranstaltung \n\n\n\n\nErste Potenziale für den KI-Einsatz im eigenen Unternehmen identifizieren (Bsp. Kunden-\, Mitarbeitersupport\, Rechnungsverarbeitung etc.)\n\n\n\nKonkrete nächste Schritte zur Umsetzung von KI-Anwendungen planen\n\n\n\n\nVorbereitungen für die Teilnahme \n\n\n\n\nKeine Vorbereitung notwendig
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten\n\n\n\nIn diesem Modul zeigen wir\, warum künstliche Intelligenz in den vergangenen Jahren so erfolgreich geworden ist. Wir erklären Ihnen die Herausforderungen\, die die Forschung zu lösen hatte und zeigen auf\, warum es heute deutlich einfacher ist\, eigene KI-Modelle zu trainieren. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie\, warum KNN so erfolgreich sind und können abschätzen\, wie aufwändig eine Eigenentwicklung ist. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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SUMMARY:3D-Druck: Praktische Anwendungen
DESCRIPTION:Seit der ersten Entwicklungsphase in den 1980er Jahren sind 3D-Druckverfahren inzwischen ausgereift und für den Einsatz in Produktionsumgebungen geeignet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Fertigungsverfahren\, bei denen die Erzeugnisse entweder durch Gießen oder Entfernen von Material (z.B. Fräsen) hergestellt werden\, wird beim 3D-Druckverfahren das Material Schicht für Schicht aufgebaut. Dies ermöglicht die Herstellung sehr komplexer Formen. \n\n\n\nDa für die Fertigung keine zusätzlichen Werkzeuge erforderlich sind\, können die Erzeugnisse kostengünstig in kleinen bis mittleren Losgrößen hergestellt werden. Das Verfahren bietet eine enorme Freiheit bei der Gestaltung von Kunststoff-\, Metall- und Keramikteilen\, wodurch sich die Fertigungsteile schnell und ressourcenschonend herstellen lassen. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nZusätzlich zu den angebotenen online Einführungsworkshops können Sie in dieser Präsenzveranstaltung erste praktische Erfahrungen mit den 3D-Druckern sammeln. Sie gewinnen aus erster Hand Erfahrungen mit den Druckverfahren MEX und VPP. Anschließend lernen Sie einige Nachbearbeitungsmethoden kennen\, die Sie auf Ihr frisch gedrucktes Fertigungsteil anwenden können. \n\n\n\n\n\n\n\n– Sie sammeln praktische Erfahrungen mit einigen der wirtschaftlichsten 3D-Druckverfahren– Sie lernen\, wie Sie den 3D-Drucker einrichten\, bevor der Druck startet– Sie erfahren\, wie 3D-Modelle mit Hilfe von Software positioniert und wie die wichtigsten Druckparameter eingestellt werden– Sie werden mit den Nachbearbeitungsschritten der 3D-gedruckten Fertigungsteilen vertraut \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte\n\n\n\nEinführung und Sicherheitseinweisung \n\n\n\nPraktischer Material-Extrusionsdruck   – Wie sollte der 3D-Drucker eingerichtet werden?   – Wie sollte das 3D-Modell in der Software platziert werden?   – Was sind die wichtigsten Prozesseinstellungen\, die Sie bei der Erstellung Ihrer Maschineninstruktionen berücksichtigen sollten?   – Wie drucke ich ein Fertigungsteil mit dem 3D-Drucker? \n\n\n\nPraktischer Badbasierte-Photopolymerisationsdruck   – Wie sollte der 3D-Drucker eingerichtet werden?   – Wie sollte das 3D-Modell in der Software platziert werden?   – Was sind die wichtigsten Prozesseinstellungen\, die Sie bei der Erstellung Ihrer Maschineninstruktionen berücksichtigen sollten?   – Wie drucke ich ein Fertigungsteil mit dem 3D-Drucker? \n\n\n\nNachbearbeitung   – Was sind typische Nachbearbeitungsschritte im Anschluss an den 3D-Druck?   – Warum sind diese Schritte notwendig?   – Wie wird eine Nachbearbeitung an einem gedruckten Fertigungsteil durchgeführt? \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\nMitarbeitende aus Produktentwicklung\, Design und Fertigung aus allen Branchen. Die vorherige Teilnahme an den online Einführungsworkshops zum 3D-Druck ist nicht verpflichtend\, wird aber empfohlen. \n\n\n\n\n\n\n\nEinführungsworkshops\n\n\n\nPassend zum Praxisworkshop bieten wir drei online Einführungsworkshops zu folgenden Themen an: \n\n\n\nWorkshop 1: Einführung und ExtrusionsverfahrenWorkshop 2: Photopolymerisation und NachbearbeitungWorkshop 3: Pulverbasierte Verfahren\, 3D-Modelle und 3D-Scannen \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Veranstaltung findet an der Technischen Universität Braunschweig\, Institut für Konstruktionstechnik\, Langer Kamp 8\, 38016 Braunschweig\, 3.OG\, Raum 313\, statt. Bitte beachten Sie\, dass dieses Gebäude NICHT barrierefrei ist. \n\n\n\nDie Zahl der Teilnehmenden ist auf 4 begrenzt. Die Anmeldung schließt 3 Tage vor Beginn der Veranstaltung. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKarl Hilbig\n\n\n\nExperte für 3D-Druck \n\n\n\nhilbig@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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CATEGORIES:Workshops
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SUMMARY:BSFZ informiert: Steuerliche Forschungszulage
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SUMMARY:Handwerk 4.0 Café
DESCRIPTION:Online
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SUMMARY:Vortragsreihe 'Handwerk 4.0 Café' - Digitalisierung von Beratungsprozessen im SHK-Handwerk
DESCRIPTION:Vortrag
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SUMMARY:Deep Dive into Deep Learning - Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern\, beim Autofahren\, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. \n\n\n\nDoch wie ist es überhaupt möglich\, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIn unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze\, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen\, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können. \n\n\n\nZusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie\, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte Modul 1: Technische Implikationen\, Anwendungsbeispiele\, Theorie-Modul\n\n\n\nIn diesem Modul betrachten wir künstliche neuronale Netze (KNN) zunächst aus einer übergeordneten Perspektive\, ohne auf die Details ihrer Funktionsweise einzugehen. Wir sehen sie als eine ‚Black Box‘\, in die Daten hineingehen und aus der Ergebnisse herauskommen. Sie lernen\, wie diese Daten aussehen müssen\, wie Sie KNN mit Daten trainieren und welche Aufgaben Sie mit KKN automatisieren können. Dies reicht beispielsweise von der Qualitätskontrolle gefertigter Teile über die Detektion von Cyberangriffen bis hin zum autonomen Fahren. \n\n\n\nNach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie grundlegend\, welche Voraussetzungen für das Training von KNN notwendig sind und auf was Sie dabei achten müssen. \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn\, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen\, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\n – Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig. \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nAlle online Module der Deep Learning-Reihe\n\n\n\nUnsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare: \n\n\n\nModul 1: Technische Implikationen\, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning\, Investitionskosten \n\n\n\nEine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier: \n\n\n\n\nTerminübersicht\n\n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTimo Bartels\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nbartels@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar	\n\n\n					\n	\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Anstehende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			20		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		20.04. – 24.04.	\n	\n					\n	\n		DAISEC auf der HANNOVER MESSE 2026	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Apr		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 15:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 1 – Überblick und Orientierung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			7		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		16:30 – 19:00	\n	\n					\n	\n		2. KI Werkbank Forum 2026 (Lingen)	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		10:00 – 11:30	\n	\n					\n	\n		KI-Agenten in der Produktion	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			May		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		12:00 – 13:00	\n	\n					\n	\n		FranKI – KI zwischen Angriff und Risiko: Wie sich Unternehmen vor der neuen Bedrohungslandschaft schützen können	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
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