Natural Language Processing (NLP) Seminar

Schulung in Textverarbeitung mit Python (Machine Learning, Deep Learning)

(*) zzgl. MwSt  (**) inkl. MwSt
Termin (2 Tage) Ort Belegung Preise
Do 30.06 -
Fr 01.07.22
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1.249,50  (**)
Do 29.09 -
Fr 30.09.22
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Do 08.12 -
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Inhouse-/Firmenschulung:
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Kurs auf einen Blick

Über die Schulung

  • Dauer: 2 Tage
  • Gruppengröße: 3-10
  • Level: Anfänger mit Programmiererfahrung
  • Anteil Coding: 60%
  • Sprache: Python
  • Bibliotheken: scikit-learn, spacy, transformers, Keras/Tensorflow
  • Skript: .pdf (Theorie, Aufgaben & Lösungen)

Ihr Trainer für den Kurs

Kursinhalte auf einen Blick

  • Grundlagen und Geschichte von NLP
  • Vorverarbeitung von Sprachdaten
  • klassische NLP-Verfahren mit Machine Learning
  • Textklassifikation (supervised learning)
  • Textclustering (unsupervised learning)
  • Deep-Learning-Verfahren mit Neuronalen Netzen
  • Wortvektoren (word2vec, glove, …)
  • Sequenz-zu-Sequenz-Modelle
  • Maschinelle Textübersetzung
  • Rekurrente Neuronale Netze (RNN, LSTM)
  • Transferlearning mit vortrainierten Modellen
  • Schulung mit GPUs + GPU Setup danach nutzbar

Beschreibung des NLP Seminars

Natural Language Processing (NLP) ist allgegenwärtig in unserem täglichen Leben in vielerlei Anwendungen. Hierzu zählen:

  • Rechtschreibkontrollsysteme
  • Spam-Filter
  • Suchmaschinen
  • persönliche Assistenzsysteme in Autos oder Smartphones
  • Übersetzungssysteme
  • Chatbots
  • intelligent platzierte Online-Werbung
  • Recommender-Systeme (Vorschläge ähnlicher Produkte)

und viele mehr. Der Kurs Natural Language Processing führt die Teilnehmer durch verschiedene Verfahren der maschinellen Sprachverarbeitung. Der Kurs vermittelt theoretische Grundlagen unterstützt durch praktische Übungen in vielseitigen Anwendungsbereichen. Der erste Teil des Kurses behandelt klassische NLP-Verfahren basierend auf Methoden des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und der Statistik. In diesem Abschnitt liegt der Schwerpunkt auf der Vorverarbeitung von Sprachdaten (linguistische Analyse, z.B. zur Extraktion der Wort- oder Satzstruktur) sowie der Merkmalsextraktion aus Text. Der zweite Teil befasst sich mit Deep-Learning-Verfahren zur Sprachverarbeitung. Hier werden Ansätze vorgestellt, die automatisiert mathematische Repräsentationen von Text generieren und dadurch die Generalisierung gelernter Modelle verbessern. Hierzu kommen spezielle neuronale Netze zum Einsatz, die eigens für die Sprachverarbeitung entwickelt wurden, sog. Transfomer. Diese haben in den letzten Jahren für eine Revolution im NLP-Bereich gesorgt und haben die Performance der bisherigen Modelle maßgeblich gesteigert.

Natural Language Processing (NLP) hat Anwendungen in vielen Bereichen, z.B.:
Rechtschreibkontrollsysteme
Spam-Filter
Suchmaschinen
persönliche Assistenzsysteme in Autos oder Smartphones
Übersetzungssysteme
Chatbots
intelligent platzierte Online-Werbung
Recommender-Systeme (Vorschläge ähnlicher Produkte)

Der Kurs Natural Language Processing

  • führt die Teilnehmer durch verschiedene Verfahren der maschinellen Sprachverarbeitung
  • vermittelt theoretische Grundlagen unterstützt durch praktische Übungen

Im ersten Teil des Kurses lernen Sie:

  • klassische NLP-Verfahren basierend auf Methoden des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und der Statistik
  • Vorverarbeitung von Sprachdaten (linguistische Analyse, z.B. zur Extraktion der Wort- oder Satzstruktur) sowie der Merkmalsextraktion aus Text

Der zweite Teil des Kurses befasst sich mit:

  • Deep-Learning-Verfahren zur Sprachverarbeitung
    Ansätze, die automatisiert mathematische Repräsentationen von Text generieren
  • Transformer Architekturen

Was lernen Sie im NLP Kurs?

Diese Schulung vermittelt die Grundlagen der maschinellen Sprachverarbeitung mit dem Ziel, dass jeder Teilnehmer nach Abschluss das Gelernte selbständig auf eigene NLP-Probleme anwenden kann.

Am Anfang stehen linguistische Vorverarbeitungsschritte, die oft notwendig sind, um Textdaten für eine maschinelle Verarbeitung tauglich zu machen. Danach trainieren wir Machine-Learning-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle, z.B.

  • Semantische Analyse
  • Sentiment Analysis
  • Textzusammenfassung
  • Maschinelle Übersetzung

Durchgeführt werden die Übungen in Python unter Verwendung von kostenlosen Standardbibliotheken: wir nutzen spacy zur Vorverarbeitung von Texten und zur klassischen statistischen Modellierung. Im Bereich des Deep-Learnings verwenden wir Keras/TensorFlow sowie Transformer. Die Entwicklung erfolgt online in Jupiter Notebooks mit GPU-Unterstützung wenn nötig.

  • die Grundlagen der maschinellen Sprachverarbeitung
  • Ziel ist es, dass jeder Teilnehmer nach Abschluss das Gelernte selbständig auf eigene NLP-Probleme anwenden kann.
  • linguistische Vorverarbeitungsschritte,
  • Training von Machine-Learning-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle, z.B.
    • Semantische Analyse
    • Sentiment Analysis
    • Textzusammenfassung
    • Maschinelle Übersetzung
  • Übungen in Python unter Verwendung von kostenlosen Standardbibliotheken:
    • spacy zur Vorverarbeitung von Texten und zur klassischen statistischen Modellierung.
    • Keras/TensorFlow sowie Transformer im Bereich Deep Learning.
    • Die Entwicklung erfolgt online in Jupiter Notebooks mit GPU-Unterstützung wenn nötig.

Besonderheit dieser Schulung

Insbesondere für die Algorithmen, die am zweiten Tag vorgestellt werden, ist eine GPU wichtig. Daher rechnet jeder Teilnehmer in der Cloud auf einer eigenen NVIDIA Tesla P100 GPU, um die Neuronalen Netze im Bereich computer vision in Keras eigenständig programmieren und trainieren zu können. Der Zugang erfolgt im Seminar über den Webbrowser. So können typische Fragestellungen und Probleme, die in der realen, industriellen Umsetzung beim Rechnen mit GPUs auftreten, behandelt werden.

Vergleichen Sie unser Seminarangebot. Andere  Schulungen mit Neuronalen Netzen bieten gar keine oder nur low-performance GPUs für die Teilnehmer.

Damit Sie direkt nach dem Kurs experimentieren können und das Gelernte weiter vertiefen können, übertragen wir Ihnen das komplette Seminar-Setup kostenlos (europäischer GPU-Host, Datenspeicherung in Europa, Linux Server), wobei Sie zusätzlich noch eine Woche GPU-Rechenzeit für den Einstieg erhalten (Kostenlose Registrierung beim GPU-Host notwendig. Sie erhalten ein Startguthaben, das etwa 30 h GPU-Rechenzeit entspricht. Die genaue Zeit variiert nach aktueller Preislage des GPU-Anbieters.).

Insbesondere für die Algorithmen, die am zweiten Tag vorgestellt werden, ist eine GPU wichtig.

  • Jeder Teilnehmer rechnet in der Cloud auf einer eigenen NVIDIA Tesla P100 GPU.
  • Der Zugang erfolgt im Seminar über den Webbrowser.
  • So können typische Fragestellungen und Probleme, die in der realen, industriellen Umsetzung beim Rechnen mit GPUs auftreten, behandelt werden.

Vergleichen Sie unser Seminarangebot:

  • Andere  Schulungen mit Neuronalen Netzen bieten gar keine oder nur low-performance GPUs für die Teilnehmer.
  • Nach dem Kurs übertragen wir Ihnen das komplette Seminar-Setup kostenlos
    • europäischer GPU-Host, Datenspeicherung in Europa, Linux Server),
    • mit einem Startguthaben von etwa 30h GPU-Rechenzeit
Rezensionen auf Google
Ilias Seifie
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Ich habe an einem einwöchigen Kurs über Deep Learning teilgenommen. Die Kursmaterialien sind sehr gut und vollständig ausgearbeitet. Außerdem haben das Skript und auch der Kurs insgesamt eine sehr gute Struktur. Der Tutor ist sehr engagiert …
Aylin Keskin
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Super Seminar ! (...) Die Inhalte waren sehr gut gegliedert und wurden absolut verständlich vermittelt. Insgesamt hat die Kombination aus theoretischen Inhalten und praktischen Übungen ein ganzheitliches Verständnis ermöglicht ...
Marvin
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Sehr gutes Verhältnis aus Information und Zeit, sehr gute persönliche Ansprache, sehr angenehmer Vortrag ohne viel Bla-Bla. Insgesamt absolut zufrieden.
Martin Schlederer
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Sehr hilfreicher Kurs um die praktischen basics von Künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken zu lernen. Theorie und Praxis in schneller Abwechslung um die gelernten Konzepte umzusetzen und zu üben ...
Alicia S.
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Ein toller Kurs, durchgeführt mit geballter Expertise und einer Engelsgeduld bei der Beantwortung von Fragen und Behebung von Problemen. Ich habe in diesen drei Tagen enorm viel gelernt, ...
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Kursinhalte
Organisatorisches
FAQ
Tag 1
Tag 2
09:00 – 09:15
Begrüßung und Organisatorisches
  • Vorstellungsrunde
  • Erwartungen der Teilnehmer
  • Jupyter Notebook
09:15 – 10:45
Grundlagen NLP
  • Kurze Geschichte
  • Ebenen der Sprachverarbeitung
  • Verschiedene Ansätze (symbolisch, statistisch)
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Symbolische NLP: Linguistische Vorverarbeitung
  • Tokenisierung, Tagging, Parsing
  • Übung: von Text zu Struktur
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00
Statistische NLP 1: Textklassifikation
  • Verfahren des überwachten Lernens (supervised learning) (LogReg, SVM)
  • Natural Language Understanding: Klassifikation von Nutzerintentionen für Chatbots
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Statistische NLP 2: Clustering
  • Verfahren des unüberwachten Lernens (unsupervised learning) (K-Means, …)
  • Übung: Thematisches Clustern von Wörtern
09:00 – 09:15
Rückblick und offene Fragen von Tag 1
09:15 – 10:45
Wortvektoren
  • Motivation und Einführung in gängige Modelle zum Trainieren von Wort-Embeddings (word2vec, glove, …)
  • Übung: Textzusammenfassung mit Wortvektoren
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Sequenzklassifikation für Text mit Neuronalen Netzen
  • Einführung: Neuronale Sequenzmodelle (z.B. RNN, LSTM, GRU)
  • Übung: Extraktion von Produktmerkmalen aus Bewertungstexten für Sentimentanalyse
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00
Sequenz-zu-Sequenz-Modelle: Maschinelle Übersetzung
  • Einführung von Sequenz-zu-Sequenz-Modellen (basierend auf Neuronalen Netzen)
  • Übung: Maschinelle Übersetzung
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Transferlernen mit vortrainierten Modellen
  • Einführung in Transfer Learning
  • Übungen zur Anwendung verschiedener Modelle (z.B. Maschinelle Übersetzung, Question Answering, Chatbots, …)

Zielgruppe des Natural Language Processing Kurses

Diese Natural Language Processing (NLP) Schulung ist für technisch interessierte Fachkräfte, welche die Python Bilderkennung mit Deep Learning Algorithmen erlernen möchten. In der Arbeit möchten Sie Deep Learning Algorithmen in Keras (Tensorflow) programmieren und trainieren können. Nebenbei lernen Sie in der Schulung den Umgang mit GPUs.

Voraussetzungen für den Natural Language Processing KI Kurs

Grundkenntnisse in Python oder solide Erfahrung in einer anderen Programmiersprache werden vorausgesetzt. Erste einfache Erfahrung mit Bilddaten ist notwendig. Folgende Kenntnisse sind sehr hilfreich: Eine Funktion in Python schreiben, for-Schleife, Laden von Python-Modulen, einen einfachen Plot mit Matplotlib erstellen, Grundfunktionen der Numpy-Bibliothek, ein Bild als Matrix von Farbkanälen verstehen (RGB x Breite x Höhe).

Sehr empfehlenswert sind außerdem grundlegende Vorkenntnisse im Bereich der Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Normalverteilung), Kenntnisse grundlegender mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Exponentialfunktion).

Jupyter Notebook wird als Programmieroberfläche verwendet. Vorkenntnisse sind nicht notwendig.
Hilfestellung, Dokumentation und weiterführende Informationen im Internet sind meist auf Englisch. Daher sind die Folien im Kurs auf Englisch. Das Seminar selbst wird auf Deutsch gehalten.

Didaktischer Aufbau der Natural Language Processing Schulung

Dieses Seminar für Deep Learning in Python lebt von der Praxis. Die Teilnehmer programmieren direkt die Bilderkennung (computer vision) mit KI Algorithmen (tiefe neuronale Netze) und verwenden selbstständig Python in der cloud mit Jupyter Notebooks. Das Erklärte kann in diesem Künstliche Intelligenz Training gleich umgesetzt und vertieft werden. Verschiedene Aufgaben werden durch den Trainer begleitet und die Teilnehmer werden bei Fragen aktiv unterstützt.

Technik im Natural Language Processing Seminar

  • Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mitzubringen. Ein Laptop mit GPU wird nicht benötigt.
  • Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
  • Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können. Das Programmieren und das Trainieren der Algorithmen erfolgt auf GPUs in der Cloud, welche über eine URL direkt im Browser aufgerufen wird. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail einen Link, um zu testen, ob Einstellungen den Zugriff auf die Cloud beeinträchtigen.
  • Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
  • Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).
Gibt es ein Buch, welches den Kurs ergänzt?

Für das Seminar sind folgende Bücher als Ergänzung hilfreich:

Für den 1. Tag: Christopher Manning, Hinrich Schütze: Foundations of Statistical Natural Language Processing

Für den 2. Tag: Yoav Goldberg: Neural Network Methods for Natural Language Processing

Grundsätzlich wird alles Wissen und Codebeispiele im Kurs so erklärt, dass es nicht nötig ist vor dem Kurs ein Buch zu lesen. Sie sollten lediglich darauf achten, dass Sie die Voraussetzungen (siehe Reiter Organisatorisches –> Voraussetzungen) erfüllen.

In welchen Städten wird das Seminar angeboten?

Wir bieten den Kurs in folgender Stadt an: Stuttgart, München, Frankfurt, Hamburg, Berlin. Falls Sie die Schulung gerne in einer anderen Stadt oder direkt bei Ihnen im Unternehmen besuchen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Ich möchte gerne viel coden und hands-on Lernen. Ist das der richtige Kurs?

Definitiv. Sie werden sich im Kurs wohlfühlen. Die erste von vier Lektionen am ersten Tag schafft die Grundlagen und sie können den Editor gleich selbst ausprobieren. Ab der zweiten Lektion ist mindestens die Hälfte der Zeit zum selbstständigen Üben, so dass Sie das Besprochene direkt coden können und selbst erkennen, wo noch Fragen bestehen, die Sie mit dem Dozenten direkt besprechen können.

Welche Lernmethoden werden verwendet?

Im Seminar enthält jeder Block (meist über etwa 90 Minuten) eine oder mehrere Theorie- und Praxiseinheiten. Die Theorieeinheit dient dazu, Ihnen das nötige Wissen zu vermitteln, um die Übungsaufgaben zu verstehen und selbstständig lösen zu können. Wir verzichten auf langatmige, wissenschaftliche Theorieeinheiten und konzentrieren uns auf den theoretischen Stoff der zu einem besseren Verständnis beiträgt. Der Fokus liegt auf der Praxis, d.h. dem Codeschreiben und Lösen von kleinen Verständnisaufgaben zum Lernstoff. Fragen von Teilnehmern sind jederzeit möglich. Während der Praxiseinheit werden die Fragen individuell vom Dozenten beantwortet. Fragen von allgemeinem Interesse werden allen Teilnehmern erklärt. Die Folien, welche die Theorie und weitere Erklärungen vom Code enthalten erhalten Sie als pdf und in gedruckter Version. Codebeispiele und die Musterlösung der Übungsaufgaben liegen digital vor.

Wie sehen die Übungen für die Teilnehmer aus?

Die Übungen bestehen hauptsächlich aus Coding Aufgaben, d.h. Sie schreiben entweder kurze Codebeispiele oder Sie werden gefragt, Codelücken in einem bestehenden Code zu ergänzen. Letzteres schult auch das Codeverstehen. Die Aufgaben sind so gewählt, dass die wichtigen Aufgaben von allen Teilnehmern in der verfügbaren Zeit gelöst werden können. Wir haben Coding Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades vorbereitet, so dass schnellere Teilnehmer oder Teilnehmer mit Vorwissen zusätzlich an weiteren Aufgaben üben können. Desweiteren gibt es für manche Kapitel kurze Kontrollfragen zum Theorieteil.

Bildungsschecks
Bildungsscheck Nordrhein Westfalen
Bildungsprämie
Wir akzeptieren den Bildungsscheck NRW und die Bildungsprämie.
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Leistungen im Kurs
Durchführungsgarantie

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Zufriedenheitsgarantie

Sollten Sie in einem mehrtägigen Seminar bis zum Ende des ersten Seminartags merken, dass dieses Seminar nicht Ihren Erwartungen entspricht, sprechen Sie bitte mit dem Kursleiter am ersten Seminartag und es wird Ihnen die volle Kursgebühr inkl. Anreise (30 cent / km bzw. Bahnfahrt 2. Klasse) erstattet. Ohne Wenn und Aber.

Wissensgarantie

Falls Ihr(e) MitarbeiterIn unerwarteterweise innerhalb eines halben Jahres nach dem Besuchen eines Kurses für mehr als 6 Monate (Krankheit, Elternzeit, Sabbatical,...) ihr Unternehmen verlässt, darf kostenlos ein Kollege innerhalb eines Jahres ab dem Verlassen des Kollegens ein stattfindendes Seminar mit demselben Inhalt besuchen.

Hands-on Schulungen

Die Kurse sind hands-on Trainings, mit vielen Coding Übungen (inkl. digitalen Musterlösungen). Denn durch praktische Beispiele lernt man am meisten.

Individuelle Schulungen

Wenn es im Interessen der Schulungsgruppe ist, ändert der Trainer das Seminar nach Ihren Wünschen ab bzw. integriert Ihre Daten nach Rücksprache in den Kurs.

Aktualisierte Schulungen

Sollten Sie eine Schulung zweimal besuchen, wird diese nicht identisch sein. Ihr Feedback wird berücksichtigt und die Schulungen werden an die aktuelle Themen in Forschung und Entwicklung angepasst.

Trainer aus der Praxis

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Kleine Gruppen

Garantierte maximale Gruppengröße von 10 Teilnehmern. Im Durchschnitt besuchen 6 Teilnehmer einen Kurs.

Fundiertes Wissen

Vor der Zusammenarbeit werden unsere Trainer geprüft. Alle besitzen fundierte Kenntnisse, u.a. durch Studium, Promotion und Berufserfahrung in den Bereichen Mathematik, Informatik, Statistik und Machine/Deep Learning.

Ihr Trainer für den Kurs

Dr. Christian Scheible

Dr. Christian Scheible studierte Computerlinguistik und Informatik und promovierte im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung an der Universität Stuttgart.

Danach war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Forschungsschwerpunkte waren Methoden des Natural Language Processing (NLP) zur Analyse von Meinungen und von Konversationsstruktur.

Seit 2017 ist er Data Scientist in der Industrie und verantwortlich für die Entwicklung und Anwendung von Analyseverfahren im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung und des Sprachverstehens und darüber hinaus.

Zudem ist er als freiberuflicher wissenschaftlicher Berater im Einsatz. Zur Umsetzung nutzt er seine langjährige Programmiererfahrung in Python und Java in Kombination mit Standardbibliotheken aus maschinellem Lernen und NLP wie Keras/TensorFlow, spacy oder scikit-learn. Zudem verfügt er über mehrjährige Kentnisse in der praktischen Umsetzung seiner Verfahren in der Cloud.

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Jan Köhler - Gründer von Enable AI

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    Inhouseschulung / Firmenschulung

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    Die Firmen-Trainings des NLP Kurses können Live-Online oder bei Ihnen vor Ort gehalten werden. Zudem können Sie auch in München, Stuttgart, Berlin, Hannover, Köln, Hamburg, Düsseldorf, Frankfurt, Dortmund, Münster, Essen, Bonn, Dresden, Leipzig, Bremen, Duisburg, Bochum, Wuppertal, Bielefeld, Mannheim, Freiburg, Brauschweig, Kiel oder Karlsruhe stattfinden.

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    Risikofrei Buchen

    Rücktritt bei Nichtgefallen

    Sollten Sie in einem mehrtägigen Seminar bis zum Ende des ersten Seminartags merken, dass dieses Seminar nicht Ihren Erwartungen entspricht, sprechen Sie bitte mit dem Kursleiter am ersten Seminartag und es wird Ihnen die volle Kursgebühr inkl. Anreise (30 cent / km bzw. Bahnfahrt 2. Klasse) erstattet. Ohne Wenn und Aber.

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    Anfallende Stornokosten werden Ihnen bei Umbuchung auf einen anderen Termin oder auf ein anderes Seminar verrechnet.

    Sie können einen Ersatzteilnehmer für Ihr gebuchtes Seminar zum gebuchten Termin benennen. In diesem Falle verändern wir Ihre Buchung kostenfrei und tragen den Ersatzteilnehmer ein.

    Sie haben bei Stornierung zudem auch die Möglichkeit einen anderen Termin, an dem das Seminar bereits stattfindet (d.h. die Mindestteilnehmerzahl ist erreicht), oder ein anderes Seminar (das aufgrund der Buchungslage bereits stattfindet) kostenfrei bzw. nach Bezahlung des Differenzbetrages, teilzunehmen. Ist das gewählte Seminar preisgünstiger, erstatten wir Ihnen den Differenzbetrag nach Teilnahme am Seminar zurück. Diese Möglichkeit erfolgt aus Kulanz ohne Anerkennung einer Rechtspflicht.

    Falls die Buchungslage es ermöglicht, können wir einen Ersatzteilnehmer aus der Warteliste benennen. In diesem Fall ist Ihre Stornierung kostenfrei. Dies ist jedoch nicht garantiert und erfolgt aus Kulanz ohne Anerkennung einer Rechtspflicht.

    Schulungsort Live Online

    Für unsere Live Online Schulungen verwenden wir die Software Zoom.

    Durch die Möglichkeiten die Teilnehmer in Breakout Räumen aufzuteilen und auf die Bildschirme der einzelnen Teilnehmer zu schauen, ist es für uns möglich, Sie auch in einem Live Online Seminar individuell zu betreuen.

    Etwa eine Wochen vor Beginn der Schulung erhalten Sie von uns den Zugangslink zu Zoom per Email zugesandt.

    Schulungsraum in München

    Die Seminarräume in München befinden sich 900m von der S-Bahn Haltestelle Donnersbergerbrücke. Von dort sind es 6 min bis zum Hauptbahnhof München.

    Adresse Seminarraum München

    Regus
    Landsberger Straße 155
    80687 München

    Schulungsraum in Stuttgart

    Die Seminarräume in Stuttgart befinden sich 300m vom Hauptbahnhof, 300m von der U-Bahn Haltestelle Schloßplatz und 800m von der U-Bahn Haltestelle Charlottenplatz entfernt.

    Die hellen und geräumigen Räume befinden sich im fünften Stock eines Gebäudes mit Glasfassade.

    Im Gebäude befinden sich auch Tiefgaragenplätze. Bitte vorab die Verfügbarkeit überprüfen.

    Adresse Seminarraum Stuttgart

    Regus Königsstraße
    5. Stock
    Königstraße 10c
    70173 Stuttgart