In dieser Weiterbildung erarbeiten Sie sich fundierte Kenntnisse in den Bereichen Deep Learning und Data Science, speziell ausgerichtet auf Anwendungen in der Unternehmensführung. Sie lernen, wie Visual Computing zur Analyse und Interpretation komplexer Daten eingesetzt wird, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie werden in die Lage versetzt, Deep-Learning-Modelle zu entwickeln und zu trainieren, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Zudem erwerben Sie Fähigkeiten im Bereich des Visual Computing, um Daten visuell aufzubereiten und zu präsentieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Data-Science-Methoden zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Die methodische Umsetzung erfolgt durch praxisorientierte Übungen, in denen Sie Visual-Computing-Techniken anwenden. Projektarbeiten ermöglichen es Ihnen, erlernte Konzepte in realen Szenarien zu erproben. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Visual-Computing-Methoden effektiv in der Unternehmensführung einzusetzen und komplexe Datenanalysen durchzuführen.

Grundlagen von Deep Learning und Machine Learning
  • Kenntnisse im Bereich Visual Computing anhand neuronaler Netze
  • Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
  • Einführung in Neuronale Netze mit Fokus auf Visual Computing
  • Trainieren eines Neuronalen Netzes
  • Anwendungen aus dem Visual Computing bei Backpropagation
  • Aktualisierung der Gewichte

Python-Programmierung und Bibliotheken
  • Python- und Machine-Learning-Bibliotheken mit Bezug zu Visual Computing
  • Stimmungsanalyse mit Keras
  • Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras und Anwendungen aus dem Visual Computing
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Visual Computing in PyTorch-Anwendungen
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen

Data Science Praxis und Visualisierung
  • Datenreinigung im Kontext von Visual Computing
  • Datenvisualisierung
  • Automatische Bilderkennung im Bereich Visual Computing
  • Transfer Learning
  • Praktische Nutzung von Visual Computing mit NumPy und Messdatenverarbeitung
  • Textverarbeitung

Machine Learning Techniken
  • Einführung in Machine Learning mit Aspekten aus Visual Computing
  • Lineare Regression
  • Logistische Regression mit Fokus auf Visual Computing
  • Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk
  • Definition von Klassen im Zusammenhang mit Visual Computing
  • Datenstrukturen

Unternehmensführung und Management
  • Begriffe, Sichtweisen, Merkmale und Teilnehmende der Unternehmensführung mit Bezug zu Visual Computing
  • Führungsprozess (Führungsziele, Führungskraft, Führungsinstrumente)
  • Gesamtführung und Führungskonfikte unter Berücksichtigung von Visual Computing
  • Führung im Verwaltungsbereich, People Analytics
  • Individualführung (Individualführungsprozess, Entwicklung, Persönlichkeit) mit Perspektiven aus Visual Computing
  • Neuere Organisationsformen und Grundlagen der Personalführung

Strategische Planung und Organisationsentwicklung
  • Strategische Planungskonzepte entwickeln im Rahmen von Visual Computing
  • Informationsbedarfsermittlung und Informationsbeschaffung
  • Strategische Analysen durchführen mit Bezug auf Visual Computing
  • Strategieentwicklung, -planung, -umsetzung und -kontrolle
  • Gesamtorganisation, Projektorganisation, Organisationsentwicklung mit Ansätzen aus Visual Computing
  • Acht Grundpfeiler des langfristigen Unternehmenserfolgs

Projektmanagement Grundlagen
  • Einführung in das Projektmanagement mit Grundkenntnissen im Visual Computing
  • Projektarten
  • Aufgaben eines Projektleiters unter Berücksichtigung von Visual Computing
  • Projekt-Steuerung
  • Agile Standards und deren Einsatz im Visual Computing
  • Vorteile der agilen Arbeitsweise

Agile Führung und Teamarbeit
  • Führungskompetenzen & Teambuilding mit Anwendungsbeispielen aus Visual Computing
  • Effektive Kommunikation und emotionale Intelligenz
  • Finden der richtigen Grundeinstellung mit Bezug zu Visual Computing
  • Unterschiede zwischen Leader, Managerin und anderen Rollen
  • Effektive Leitung von Teams im Kontext von Visual Computing
  • Gesprächs- und Verhandlungstechniken

Digitale Kommunikation und virtuelle Teams
  • Die Bedeutung von Führung auf Distanz im Kontext Visual Computing
  • Virtuelle Kommunikation in Unternehmen
  • Arten virtueller Kommunikation und Tools für Visual Computing
  • Praktische Tipps für das digitale Arbeiten
  • Konflikte und Konfliktmanagement in virtuellen Teams durch Visual Computing
  • Agile Führung und virtuelle Teams

Advanced Data Science Anwendungen
  • Anwendungen in Cloud Deep Learning, Bildgenerierung, Musik und Video unter Einsatz von Visual Computing
  • Datenbanken
  • Threads mit Schwerpunkt Visual Computing
  • Testen und Tuning
  • XML und JSON mit Bezug zu Visual Computing
  • Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter

Projektmanagement in der Praxis
  • Agile Führung und virtuelle Teams im Bereich Visual Computing
  • Virtuelle Kommunikation in Unternehmen
  • Praktische Tipps für das digitale Arbeiten mit Anwendungen aus Visual Computing
  • Konflikte und Konfliktmanagement in virtuellen Teams
  • Techniken zur Problemanalyse und kreativen Lösungsfindung im Zusammenhang mit Visual Computing
  • Qualifikationsprojekt Data Science