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Videos schneiden mit Filmora für Windows: Von Rohmaterial zum fertigen Social-Media-Clip

GFU Cyrus AG | Köln

Videos für die jeweilige Zielplattform (Instagram, Tik Tok, You Tube, Linked In) korrekt exportieren. Integrierte KI-Funktionen von Filmora effizient in den Workflow einbinden. Inhalt: Block 1, Grundlagen und Projekt-Setup: Überblick zur Filmora-Oberfläche, Projektanlage, Import und Organisation von Rohmaterial, Timeline-Logik, Schnitt-Grundlagen, Arbeitsweise im Multi-Track-System. Best Practices für Projektstruktur und Dateimanagement im Marketing-Alltag. Schnitt-Techniken und Storytelling: Schnitt-Rhythmik für Social Media, J- und L-Cuts, Match Cuts, dynamische Schnittfolgen, Geschwindigkeitsanpassungen (Slow Motion, Speed Ramps), Bewegtbild-Übergänge gezielt einsetzen, häufige Anfängerfehler vermeiden. Praktische Übung an eigenem oder bereitgestelltem Beispielmaterial. Effekte, Animationen, Texte und Untertitel: Animierte Texte und Lower Thirds, Bewegungs-Tracking, Keyframe-Animationen, Effektebenen und Layer-Logik. Dynamische Untertitelung: Automatische Spracherkennung, manuelle Korrektur, Stilanpassung an die Markenidentität. ‒ +

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Generative KI für Marketing-Videos: Von der Idee zum Social-Media-Spot

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Nach dem Workshop können die Teilnehmer: Generative KI-Tools strategisch im Marketingprozess einordnen und begründete Tool-Entscheidungen treffen. Die passende Modellklasse für jeden Use Case auswählen, von Produktfotografie über UGC-Ads bis zu cineastischen Markenmomenten. Effektive Prompts für Bild- und Videogenerierung in Marketing-Qualität schreiben. Spezialisierte Marketing-Workflows für Direct-Response-Werbung von Setup bis Final-Render einsetzen. Cinema-Studio-Looks für Premium-Brand-Visuals und Hero-Spots gezielt produzieren. Originalmaterial und KI-Animationen zu einem stimmigen Hybrid-Endprodukt verbinden. Inhalt: Block 1, Einordnung & Strategie: Marktüberblick KI-Video-Tools, strategische Einordnung (wann KI, wann nicht), Hybrid-Ansatz als Best Practice, Use-Case-Mapping für eigene Marketingaufgaben. Grundlagen & Bildgenerierung: Plattform-Tour, Credit-Logik, Modell-Übersicht für unterschiedliche Bildwelten (fotorealistische Produktbilder, editorial-orientierte Porträts, cineastische Markenbilder, schnelles A/B-Material). ‒ +

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Google Antigravity - Agentenbasierte Softwareentwicklung

GFU Cyrus AG | Köln

Installation, Anmeldung mit Google-Konto, erste Konfiguration, Modellauswahl und Modell-Optionalität: Gemini 3 Pro / 3.5 Flash, Claude Sonnet, GPT-OSS, Stärken im Überblick, Auswahl des Arbeitsmodus: Agent-driven, Review-driven, Agent-assisted (empfohlen), Terminal-Policy. Die Oberfläche verstehen: Die zwei Surfaces: Editor-Ansicht (vertraute IDE auf VS-Code-Basis) und Agent Manager („Mission Control"), Schneller Wechsel zwischen beiden (Cmd/Ctrl, Projekte und Workspaces: Wie der Agent Zugriff auf die richtigen Dateien, Werkzeuge und Rechte erhält, Plan-Modus vs. Fast-Modus: Wann welcher sinnvoll ist. Erste Aufgaben an den Agenten delegieren: Aufgaben in natürlicher Sprache formulieren, schlechte Prompts, Der Agentenablauf: Planen, Tool-Aufrufe innerhalb von Tasks beobachten und nachvollziehen. Praktische Übung 1: Erstes Projekt und erste Agenten-Aufgabe: Problemstellung: Ein leeres Projekt anlegen und eine kleine, lauffähige Anwendung (z. B. ein einfaches Spiel oder eine kleine Web-Komponente) agentengestützt erstellen lassen. ‒ +

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Vertex AI & MLOps auf Google Cloud

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, mit Vertex AI leistungsfähige, skalierbare und wartbare ML-Modelle zu entwickeln und produktiv bereitzustellen. Sie können Projekte planen, Daten verwalten, Modelle trainieren und optimieren, deren Qualität fundiert bewerten, Modelle versionieren und deployen sowie Trainings- und Deployment-Workflows automatisieren und überwachen. Inhalt: Tag 1, Plattform, Daten, Training & Evaluation: Einführung in Vertex AI und MLOps: Überblick: Was ist Vertex AI und welche Rolle spielt es im ML-Lebenszyklus? MLOps-Grundprinzipien: Reproduzierbarkeit, Automatisierung, Architektur und zentrale Komponenten (Workbench, Datasets, Model Registry, Endpoints, Feature Store, Model Monitoring). Einrichtung und Grundlagen: Projektstruktur, IAM, Berechtigungen und Kostenkontrolle in Google Cloud. ‒ +

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Langdock Expert: Vom Chat zum automatisierten Workflow

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Nach dem Seminar beherrschen Sie das gesamte „Haus der Produktivität“ innerhalb von Langdock, von sicherem Prompting über Wissensmanagement und Agentenentwicklung bis hin zur Orchestrierung automatisierter Workflows. Sie können Enterprise-KI strukturiert einführen, Wissensressourcen effizient bereitstellen und intelligente Assistenzsysteme für unterschiedliche Fachbereiche entwickeln. Darüber hinaus verstehen Sie die organisatorischen und technischen Anforderungen für einen sicheren und nachhaltigen KI-Einsatz. Inhalt: Tag 1: Adoption und Basiskompetenz: Grundlagen von Langdock und Enterprise-KI: Einordnung moderner KI-Plattformen, Architektur und Plattformkonzept von Langdock, Modell-Agnostik und Einsatzszenarien, Nutzenpotenziale für Fachbereiche und Organisationen. Sicheres Arbeiten und Governance: Datenschutz, Compliance und DSGVO-Anforderungen, Datenampel und sichere Datennutzung, Governance-Grundsätze für den KI-Einsatz. ‒ +

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Langdock Basis-Workshop: Sicherer Einstieg

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Nach dem Seminar nutzen Sie Langdock sicher und effizient im beruflichen Umfeld. Sie verstehen die Grundlagen der Enterprise-KI, beherrschen das PTCF-Framework für strukturiertes Prompten und können KI-gestützte Aufgaben wie Recherche, Dokumentation und die Erstellung von Texten zielgerichtet durchführen. Darüber hinaus wenden Sie die Datenschutz- und Sicherheitskonzepte der Plattform sicher an und entwickeln erste Ideen für die Integration von KI-Unterstützung in Ihre täglichen Arbeitsabläufe. Inhalt: Einstieg, Vision und Überblick über die Langdock Plattform: Grundlagen von Enterprise-KI, Einsatzmöglichkeiten im beruflichen Umfeld, Modell-Agnostik und Plattformkonzept, Sicherheits- und Datenschutzfunktionen. Strukturiertes Prompten mit dem PTCF-Framework: Aufbau und Bestandteile des PTCF-Modells, Erstellung effektiver Prompts, Optimierung von KI-Ergebnissen. ‒ +

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Datenanalyse und Machine Learning mit Python - Intensivseminar mit durchgängiger Fallstudie

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, einen kompletten Analyse- und Machine-Learning-Workflow mit Python strukturiert umzusetzen. Sie können Datensätze mit pandas einlesen, bereinigen, transformieren und explorativ analysieren, aussagekräftige Visualisierungen erstellen sowie Merkmale gezielt für Modellierungsaufgaben aufbereiten. Darüber hinaus verstehen Sie die Grundlagen des überwachten Machine Learnings und können Klassifikationsmodelle mit scikit-learn trainieren, bewerten und optimieren. Sie beherrschen zentrale Verfahren wie Train-Test-Split, Feature Selection, den Einsatz geeigneter Metriken und Hyperparameter Tuning. Inhalt: Einführung in den End-to-End-Workflow: Überblick über Data Analysis und Machine Learning, Struktur und Zielsetzung der Fallstudie, Arbeiten mit einem durchgängigen Datensatz über alle Seminarphasen. Grundlagen mit pandas: Einlesen, Strukturieren und Untersuchen von Daten. ‒ +

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Citrix Virtual Apps and Desktops 2507 LTSR CU1 Administration Advanced & Cloud

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der Citrix-Virtual-Apps-and-Desktops-Architektur auf Stand 2507 LTSR CU1, der Beherrschung der Basis-Komponenten (Delivery Controller, Store Front, VDA, SQL Server, Web Studio), der Routine in Anwendungs-Bereitstellung und Master Images (Bereitstellungsgruppen, MCS, App Layering), dem Werkzeug für Profile und Richtlinien (UPM Roaming Profiles, Profile Container, Citrix Group Policy Management), der Beherrschung von WEM (CPU- und Memory-Optimierung, Privilege Elevation), dem Stack für sicheren Remotezugriff (Citrix Gateway, Net Scaler ADC, FAS), der Praxis in Citrix Cloud und DaaS (Cloud-Connectors, Resource Locations, hybride Architekturen, Nutanix AHV Prism Central), den CU1-Neuerungen für hybride Identitäten (Microsoft Entra ID via OIDC, Single Sign-On zu Entra-joined VDAs), den Hochverfügbarkeits-Patterns (Delivery Controller HA, Store Front HA, Local Host Cache mit Local DB-Auto-Install) und einer klaren Upgrade-Disziplin. ‒ +

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Modern Data Analytics mit Microsoft Fabric & Power BI - Von Daten zu Entscheidungen

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Dieses Seminar vermittelt die Fähigkeiten, moderne Datenanalyse-Lösungen auf Basis von Microsoft Fabric zu konzipieren und umzusetzen. Teilnehmende lernen, Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer zentralen Lakehouse-Architektur zu integrieren, aufzubereiten und für analytische Zwecke bereitzustellen. Aufbauend darauf werden semantische Modelle entwickelt und interaktive Reports mit Power BI erstellt. Ergänzend wird der Einsatz von Copilot und KI-gestützten Funktionen behandelt, um Analysen zu automatisieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, eine durchgängige Architektur von der Datenquelle bis zur Entscheidungsunterstützung aufzubauen. Inhalt: Moderne Datenplattformen verstehen: Von BI zu Fabric: Entwicklung von klassischem Reporting hin zu integrierten Analytics-Plattformen, Einordnung von Microsoft Fabric im Vergleich zu klassischen Azure-Services. ‒ +

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MLOps und ML-Pipelines: Von der Entwicklung zur Produktion

GFU Cyrus AG | Köln

Retraining), der Fähigkeit, Experiment Tracking mit MLflow produktiv einzusetzen (Runs, Model Registry, Reproduzierbarkeit), der Kompetenz, ML-Pipelines zu bauen (automatisiertes Training, CI/CD für ML), dem Wissen über Model Serving (Fast API, Bento ML, Deployment-Strategien), der Fähigkeit, Model Drift zu erkennen und darauf zu reagieren (Evidently AI, Retraining-Trigger), einer funktionierenden End-to-End-MLOps-Pipeline (vom Experiment bis zum automatischen Retraining) und einer MLOps-Architektur für das eigene Projekt. Inhalt: Tag 1: Experiment Tracking, Reproduzierbarkeit und Feature Engineering, 1. Das MLOps-Problem: Warum Notebooks nicht reichen: Der ML-Lifecycle: Daten sammeln, Feature Engineering, Modell trainieren, Evaluieren, Retraining. In der Praxis: Die ersten 3 Schritte passieren, der Rest nicht. MLOps-Reifegrade: Stufe 0 (manuell: Notebook, Copy-Paste, E-Mail an IT), Stufe 1 (Pipeline: Automatisiertes Training, manuelles Deployment), Stufe 2 (CI/CD für ML: Automatisiertes Training. ‒ +

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Fusion 360 für 3D-Druck und Produktentwicklung

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit der Beherrschung von Fusion 360 Solid Modeling (Sketcher, Extrude, parametrisches Design), der Fähigkeit, organische Formen im Sculpt-Modus zu modellieren und mit Solid Design zu kombinieren, dem Verständnis von Design for 3D Printing (Wandstärken, Überhänge, Snap-Fits), der Kompetenz, Teile per Simulation auf Belastung zu prüfen, Erfahrung mit generativem Design (KI-optimierte Leichtbaustrukturen), 6 eigenen Fusion-360-Modellen als Referenz, der Fähigkeit, druckfertige STL/3MF-Dateien zu exportieren und dem Wissen, Fusion 360 als durchgängige Plattform für Produktentwicklung und 3D-Druck einzusetzen, Inhalt: Tag 1: Sketcher, Solid Modeling und Design for 3D Printing, 1. Fusion 360: Oberfläche, Cloud und Projektstruktur: Fusion 360 vs. ‒ +

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KI im IT-Service-Management: Chatbots, Auto-Classification und Predictive

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Die Teilnehmenden erlernen die Implementierung von KI-Komponenten in bestehende ITSM-Prozesse. Ziel ist es, Modelle zur automatischen Kategorisierung und Priorisierung von Incidents zu trainieren, KI-gestützte Lösungsvorschläge (Knowledge Suggestion) zu etablieren und durch Predictive Analytics Muster für Major Incidents frühzeitig zu erkennen, um die Lösungsgeschwindigkeit (MTTR) massiv zu steigern. Inhalt: 1. Grundlagen: KI-Technologien im ITSM-Kontext: Machine Learning (ML): Klassifikation und Regression auf Basis historischer Ticketdaten. Natural Language Processing (NLP): Verstehen von unstrukturierten Nutzeranfragen. Generative AI & LLMs: Der Einsatz von GPT-Modellen für Zusammenfassungen und Dialoge. 2. Auto-Classification: Tickets intelligent verstehen: Feature Engineering: Welche Datenfelder sind für die Klassifizierung entscheidend? Automatisierung: Automatische Zuweisung von Kategorien, Services und Prioritäten. ‒ +

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DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage, moderne Datenlösungen mit Microsoft Fabric zu entwerfen und umzusetzen. Sie beherrschen die Integration, Transformation und Analyse großer Datenmengen und können Data Pipelines effizient erstellen und verwalten. Darüber hinaus verstehen Sie die Architektur von Microsoft Fabric sowie die Nutzung zentraler Komponenten wie One Lake, Synapse und Power BI. Sie sind optimal auf die Anforderungen der DP-700 Zertifizierung vorbereitet und können Ihr Wissen direkt in realen Projekten anwenden. Inhalt: Einführung in Microsoft Fabric und Data Engineering: Überblick über Microsoft Fabric Architektur und Komponenten, Einführung in One Lake und Datenkonzepte. Datenintegration und Data Pipelines: Erstellung und Verwaltung von Data Factory Pipelines. ‒ +

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pytest: Python-Testautomatisierung

GFU Cyrus AG | Köln

Seminarziel: Die Teilnehmenden erlernen den Aufbau einer strukturierten Testumgebung mit pytest. Ziel ist es, wiederverwendbare Fixtures zu erstellen, Edge-Cases durch Parametrisierung effizient abzudecken und Plugins gezielt einzusetzen, um die Testgeschwindigkeit und die Aussagekraft von Testberichten signifikant zu steigern. Inhalt: 1. Grundlagen und Test Discovery: Konventionen: Wie pytest Tests findet (Dateinamen, Klassen, Funktionen). Assertions: Warum einfache assert-Statements in pytest mächtiger sind als self.assert: CLI-Tricks: Gezieltes Ausführen von Tests mit -k, -m und -x. 2. Das Fixture-System: Setup und Teardown: Dependency Injection: Ressourcen (DB-Verbindungen, API-Clients) sauber bereitstellen. Scopes: Lebensdauer von Fixtures steuern (function, class, session). Autouse & Yield: Automatisches Setup und sauberes Aufräumen nach dem Test. ‒ +

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Grafana LGTM Stack: Loki, Grafana, Tempo und Mimir

GFU Cyrus AG | Köln

Das Interface: Grafana als "Single Pane of Glass" für alle Datenquellen. 2. Grafana: Visualisierung und Korrelation: Advanced Dashboarding: Dynamische Variablen, Ad-hoc-Filter und Library Panels. Data Links: Die Magie der Verknüpfung, mit einem Klick von der Metrik zum Log-Snippet. Alerting: Zentrales Alarm-Management über alle LGTM-Komponenten hinweg. 3. Loki: Log-Aggregation "Like Prometheus": Index-Strategie: Warum Loki nur Labels indiziert und wie das Speicherkosten spart. Log QL: Die Abfragesprache für Logs, Filtern, Parsen und Metriken aus Logs generieren. Promtail & Alloy: Effizientes Sammeln von Logs in Kubernetes- und VM-Umgebungen. 4. Mimir: Skalierbarer Long-term Metrics Storage: Architektur: Wie Mimir Milliarden von aktiven Zeitreihen über Microservices verwaltet. ‒ +

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Interessante Fachschulen in Köln

Fashion Design Institut

Fashion Design Institut | Düsseldorf

Internationale/r Fashion Designer/in; Internationale/r Fashion Journalist/in & Stylist/in; Fashion Marketing Manager/in: Ausbildungsdauer: 3 Jahre; Voraussetzungen: Abgeschlossene 10. Klasse und Interesse an Mode; Ausbildungsinhalte: Kunst- und Kostümgeschichte, Textiltechnologie, Social Medien, Adophe Cloud, Fashion Design, BWL, Trend Analyse, Marketing, Public Relation, Styling, Fashion Marketing, Fashion Management, Fashion Show, Fashion Event, Schuh- und Schmuckerstellung, Existenzgründung; Ausbildungsgebühr: 440,00 Euro monatlich; Finanzierungsmöglichkeiten: Schüler-BaFöG; weitere Informationen unter https://www.bafög.de/de/bafoeg-fuer-schuelerinnen-und-588.php; Anmeldeverfahren: Es werden benötigt: Ein Lebenslauf, Kopie des Personalausweises und ein persönliches Gespräch. Designer*innen müssen noch fünf kreative Arbeiten dazulegen (alles was ihr in der Schule oder Freizeit gemacht habt und zeigt, dass ihr kreativ seid). Weitere Informationen: Wir bieten regelmäßig kostenlose Zeichen- und Mappenkurse an. ‒ +

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