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Kategorie: Workshops

  • Menschen stärken – Phishing verhindern

    Online Online-Meeting

    Phishing-Angriffe zielen auf die Eigenschaften und Schwächen von Menschen ab. Wie können wir uns und andere darauf vorbereiten? In diesem Workshop betrachten wir verschiedene Herangehensweisen zur Sensibilisierung für Phishing-Angriffe und Schulung von Mitarbeitenden. Der Workshop richtet sich insbesondere an Personen, die im Unternehmen Schulungen oder ähnliches planen oder bereits durchgeführt haben. Grundlegendes Wissen über Phishing werden vorausgesetzt.

  • Deep Dive into Deep Learning – Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning, Investitionskosten

    Deep Dive into Deep Learning
    Online

    KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Gesichtserkennung. Besonders in der Automobilindustrie und im autonomen Fahren spielen KI-Algorithmen eine wichtige Rolle. Klassische Programmiermethoden stoßen bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 3 zeigt die Entwicklung und Vorteile von KI auf.

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  • Moderne Authentifizierungsmethoden – Passkeys, FIDO & TOTP in der Praxis

    Online

    Die Verwendung von Passwörtern ist die gängigste Login-Methode, aber stellt auch einen der Hauptangriffsvektoren von Cyberkriminellen dar. Dabei gibt es inzwischen eine ganze Reihe von neuen Methoden, die die Schwachstellen von Passwörtern lösen. Diese Methoden bieten höhere Sicherheit gegen Phishing, gestohlene Passwörter und Brute-Force-Angriffe – und machen den Login-Prozess gleichzeitig bequemer. Lernen Sie mehr darüber in Kooperation mit unserem Partner CYBERsicher!

  • Deep Dive into Deep Learning – Modul 1: Technische Implikationen, Anwendungsbeispiele, Theorie

    Deep Dive into Deep Learning
    Online

    KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Sprachsteuerung. Klassische Programmiermethoden stoßen häufig bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 1 unserer Webinar-Reihe betrachtet künstliche neuronale Netze (KNN) aus einer übergeordneten Perspektive.

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