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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			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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		Kalender anzeigen
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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			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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		Kalender anzeigen
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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			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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		Kalender anzeigen
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SUMMARY:In 3 Schritten zur digitalen Umsetzung
DESCRIPTION:Beginn der Reihe: \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDiese 3-teiligen Veranstaltungsreihe richtet sich an Unternehmen\, die ihre eigenen Prozess analysieren\, optimieren und für die Digitalisierung vorbereiten wollen. Sie identifizieren Stolpersteine (sog. Schmerzpunkte) in den Prozessabläufen\, die es abzubauen gilt\, und entwickeln mithilfe kreativer Methoden erste Ideen für digitale Lösungen am “Reißbrett”\, die den Prozess unterstützen und effizienter machen. \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTeil 1:IST-Prozessanalyse und Schmerzpunkte identifizieren \n\n\n\n22.09.2025\, 09:00 – 13:00 UhrIT-Zentrum Lingen\, Kaiserstraße 10b\, 49809 Lingen (Ems)Referentin: Renata Latka \n\n\n\n\n\nDurchführung einer einfachen Prozessanalyse \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTeil 2:Digitale Lösungen kreativ ermitteln \n\n\n\n01.10.2025\, 09:00 – 13:00 UhrIT-Zentrum Lingen\, Kaiserstraße 10b\, 49809 Lingen (Ems)Referentin: Renata Latka \n\n\n\n\n\nKreatives Ideenmanagement für die Ermittlung digitaler Schnittstellen \n\n\n\n \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nTeil 3:Maßnahmen- und Projektplan \n\n\n\n08.10.2025\, 09:00 – 13:00 UhrIT-Zentrum Lingen\, Kaiserstraße 10b\, 49809 Lingen (Ems)Referentin: Renata Latka \n\n\n\n\n\nErstellen eines Maßnahmenplans für die Umsetzung \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nWenn Sie teilnehmen möchten\, beachten Sie bitte Folgendes:\n\n\n\n\nDie Veranstaltung findet mehrbetrieblich und branchenübergreifend statt.\n\n\n\nDie Baustein-Reihe ist auf maximal 3 Unternehmen ausgelegt.\n\n\n\nPro Unternehmen sollten mindestens 2\, maximal 5 Personen teilnehmen.\n\n\n\nEine Teilnahme als Einzelunternehmen ist nicht möglich.\n\n\n\nSie sollten sich vor Beginn für einen Prozess entscheiden\, den Sie optimieren und digitalisieren möchten.\n\n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nACHTUNG!\n\n\n\nBei der Anmeldung beachten Sie bitte\, dass sich zunächst ein Unternehmen mit einer Person anmeldet\, um sich eine Teilnahme für das gesamte Unternehmen zu sichern. Nach Ihrer Anmeldung werden wir Kontakt zu Ihnen aufnehmen\, um alle weiteren organisatorischen Schritte zu klären. \n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDie Anmeldung schließt am 18. September 2025.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\nRenata Latka\n\n\n\nExpertin für Digitalisierungstransformation \n\n\n\nlatka@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\nIn Kooperation mit \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	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		Kalender anzeigen	\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			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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Mai		\n		\n			13		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 17:30	\n	\n					\n	\n		KI-Wissensmanagement mit LLMs\, RAG und lokalen sowie cloudbasierten Ansätzen 2 – Vertiefung	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Sep.		\n		\n			15		\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		Kalender anzeigen
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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			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			Mai		\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			Mai		\n		\n			12		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		13:30 – 16:30	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens: KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		Kalender anzeigen
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