Ausbildung zum Deep Learning Engineer

Berufsbegleitender Zertifikatslehrgang
 
 

Zertifikatslehrgang für die Analyse von Daten tiefer neuronaler Netze mit Keras (TensorFlow)

 

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse mithilfe von Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen

In diesem Zertifikatslehrgang erhalten die Teilnehmenden eine umfassende Einführung in die praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass die Teilnehmenden während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen auf einer eigenen GPU trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind Teilnehmer in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.

Der Lehrgang richtet sich an Interessenten, die einen kompakten und praxisorientierten Einstieg in die unmittelbare Anwendung von Deep Learning Algorithmen erhalten möchten, insbesondere Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, Business Intelligence Analysts, angehende Machine Learning (ML) Engineers, DL/ML Entwicklungsingenieure, Medizintechniker, Informatiker, Softwareentwickler im autonomen Fahren, Applied DL/ML Engineer (Perception/DL). 

 

Datum

Ort

Zeit

Preis*

Nicht-Mitglied

Preis*

Bitkom-Mitglied

Zertifizierung*

(optional)

Verfügbar

 

Datum

13.04.22 -
22.06.22

Ort

online

Online

Zeit

10:00 - 18:00

Preis*

Nicht-Mitglied

5.900

Preis*

Bitkom-Mitglied

5.400

Zertifizierung*

(optional)

0

Verfügbar

 

Datum

04.10.22 -
07.12.22

Ort

online

Online

Zeit

10:00 - 18:00

Preis*

Nicht-Mitglied

5.900

Preis*

Bitkom-Mitglied

5.400

Zertifizierung*

(optional)

0

Verfügbar

 

* zzgl. USt. | 10% Rabatt für den zweiten und jeden weiteren Teilnehmer

Ziele des Lehrgangs
  • Der Lehrgang bietet einen optimalen Mix aus Theorie und Praxis. Durch das erlernte Wissen mit Keras sind Teilnehmende anschließend in der Lage, selbstständig Deep Learning-Anwendungen zu trainieren
  • Teilnehmenden wird aufgezeigt, wie sie potenzielle Anwendungsfälle Im Unternehmenskontext detektieren und als Projekte initiieren
  • Jeder Teilnehmende erhält eine eigens eingerichtete NVIDIA Tesla P100 GPU in der Cloud und lernt so unmittelbar, was beim Trainieren auf einer GPU beachten werden muss. Zwischen allen Modulen sind 100h an GPU Übungszeit inklusive. 
  • Die Referenten stehen den Teilnehmern auch zwischen den Modulen bei konkreten Fragestellungen zur Verfügung (Q&A Sessions). 
  • Die Teilnehmenden lernen von Top-Referenten aus Wirtschaft und Forschung mit langjähriger Berufserfahrung im Bereich KI und Data Analytics.
Inhalte des Lehrgangs
  • Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang setzt sich aus vier Modulen (8 Schulungstagen) zusammen und wird durch Selbstlernphasen (ca. 4-6h) ergänzt, bei denen die Teilnehmenden mit praktischen Übungen zwischen jedem Modul arbeiten. 
  • Die Teilnehmenden lernen modulübergreifend häufig verwendete Neuronale Netzwerkstrukturen in Theorie kennen (u.a. Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU)) und setzen diese hands-on mit Keras (Tensorflow) in Python auf einer eigenen GPU (Graphics Processing Unit) in der Cloud um. 
  • In verschiedenen Anwendungsszenarien (z.B. Objektdetektion mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung, Bild-Klassifizierung, Text Sentiment Analysis, Predictive Maintenance) mit verschiedenen Datensätzen werden Teilnehmende unterschiedliche Neuronale Netze umsetzen, trainieren und deren Leistungsfähigkeit kennenlernen. Dabei werden typische Fragestellungen und praktische Handlungsempfehlungen diskutiert (u.a. Regularisierung während des Trainings, Dropout, Keras Callbacks, Data Augmentation, Fine Tuning).
  • Im Deployment lernen die Teilnehmenden schließlich, wie Sie Ihre Ergebnisse Kollegen aus IT-fernen Fachbereichen mittels einer Web App zur Verfügung stellen können. Das ist ein unmittelbarer Mehrwert des Lehrgangs, denn der Wissenstransfer ins eigene Unternehmen und unternehmensbezogene Prozesse und Projekte sind ein zentraler Schwerpunkt.
  • Zwischen den Modulen werden Aufgaben zur Bearbeitung gestellt. Hierbei können die Teilnehmenden das Erlernte direkt vertiefen und selbstständig auch auf ihre eigenen Fragestellungen übertragen. Zur Unterstützung besteht zwischen jedem Modul die Möglichkeit, in einer 90-minütigen Q&A Session offene Fragen mit den Dozenten zu diskutieren. Dabei besteht über den gesamten Lehrgang hinweg auch die Möglichkeit, direkt mit den Dozenten im Austausch zu stehen.
Module im Überblick
  • Deep Learning: Einführung, Grundlagen & Vertiefung (Essentials von Deep Learning und Keras, Datenaufbereitung, Architekturen (MLP, CNN), Training von Netzwerken) 
  • Deep Learning mit Bilddaten (Klassifizierung, Object Detection, Semantische Segmentierung, Training bei wenigen Daten, Unsicherheitsbestimmung, Semi-Supervised Learning)
  • Deep Learning mit Sequenzdaten: Text und Zeitreihen (Vorbereitung der Daten und bekannte Architekturen (RNN; LSTM). Grundlagen vom Natural Language Processing (NLP))
  • Deployment und Strategien zur Anwendung im Unternehmenskontext (Web Applikation streamlit zum Deployment, exemplarische Anwendungen im Deep Learning, Handlungsempfehlung für den unmittelbaren Einsatz im Unternehmen)
Zielgruppe

Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang zum Deep Learning Engineer richtet sich an Teilnehmende, welche einen kompakten und praxisorientierten Einstieg in die konkrete Anwendung von Deep Learning Algorithmen erhalten möchten. Zur Zielgruppe gehören u.a. Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, Business Intelligence Analysts, angehende Machine Learning (ML) Engineers, DL/ML Entwicklungsingenieure, Medizintechniker, Informatiker, Softwareentwickler im autonomen Fahren, Applied DL/ML Engineer, (Perception/DL) Research Engineers. Teilnehmende sind nach dem Lehrgang in der Lage, eigenständig Deep Learning Algorithmen auf Projekte und Business Cases zu übertragen. 

Voraussetzung für die Teilnahme: Bitte beachten Sie, dass dieser Lehrgang zwar ein Anfängerkurs im Bereich Deep Learning ist, er setzt jedoch Erfahrung im Programmieren und Kenntnisse von grundlegender Mathematik und Datenanalyse voraus. Für den Lehrgang benötigen Teilnehmer erste Erfahrung in Python bzw. die Beherrschung einer anderen Programmiersprache. Notwendig sind neben den Programmierkenntnissen grundlegende Vorkenntnisse im Bereich der Statistik, Begriffsdefinitionen wie bspw. Mittelwert, Median, Standardabweichung, Normalverteilung) und Kenntnisse grundlegender mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Menge der natürlichen und reellen Zahlen, Vektor, Matrix).

Voraussetzung für den Erhalt des Zertifikats ist die Bearbeitung unterschiedlicher Aufgaben zwischen den Modulen 3 und 4. Die Aufgaben werden im Rahmen von Modul ausführlich ausgewertet und diskutiert.

Ihr Seminarprogramm

Modul 1
Deep Learning: Einführung, Grundlagen & Vertiefung – Essentials von Deep Learning und Keras: Datenaufbereitung, Architekturen (MLP, CNN), Training eines Netzwerks

In Modul 1 werden die Grundlagen von Deep Learning und dem Framework Keras erläutert. Grundlagen der Datenaufbereitung werden vertieft, bevor das Multi-Layer-Perceptron (MLP) Schritt für Schritt erklärt wird, um eine Basis für alle späteren Netzwerkarchitekturen zu haben. In diesem Zusammenhang werden wichtige Grundbegriffe erklärt und in Übungsaufgaben die Umsetzung gefestigt. Die Inhalte umfassen die Struktur eines MLP, die Schritte beim Trainieren eines Neuronalen Netzes und das für Bilddaten wichtige Convolutional Neural Network (CNN) mit der Faltungsschicht (Convolutional Layer). Überdies wird die Klassifikation von Bildern mit einem CNN umgesetzt und die Überwachung des Trainings und Speichern von Zwischenergebnissen mit Keras Callbacks und Mlflow besprochen. 

Tag 1

  • Begrüßung und Einführung in den Zertifikatslehrgang
    Vorstellung und Erwartung der Teilnehmenden
  • Intro Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
    • Entstehung und Kontext von Deep Learning
    • Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Deep Learning als Königsdisziplin
    • Anwendungsbeispiele von Deep Learning Algorithmen
  • Data Preprocessing
    • Overfitting im Machine Learning
    • Train-Validation-Test Split
    • Normalisierung von Daten
    • Dummy Enkodierung / One-Hot encoding
  • Multi-Layer-Perceptron (MLP)
    • Perceptron, Gewichte, Bias
    • Aktivierungsfunktionen (Non-linearities)
    • Softmax für Fragestellungen mit Klassifizierung
  • Training eines Netzwerks
    • Loss-Funktionen
    • Gewichts-Initialisierung
    • Update von Gewichten (Backpropagation)
    • Epoche und Batch-Size

 

Tag 2

  • Convolutional Neural Network (CNN)
    • Eine Faltung (Convolution)
    • Filter im convolutional layer
    • Stride und Padding
    • Bias im CNN
    • Max-Pooling
    • Was sieht ein CNN auf den unterschiedlichen Ebenen?
  • Callbacks mit Keras
    • Callbacks in Keras umsetzen
    • Speichern von Modelgewichten
    • Early Stopping zur frühzeitigen Beendigung des Trainings
    • MLflow zur Verwaltung von Experimenten und Beobachtung des Trainings
    • Vorstellung bekannter Netzwerkarchitekturen
  • Image classfiication
    • Softmax-Layer
    • Cross-Entropy Loss
    • Data-Generator in Keras
    • AlexNet und VGG-16 (CNN-Architekturen)
    • Drop-Out und L2 Regularisierung
    • Laden eines fertig trainierten Models

 

Modul 2
Deep Learning mit Bilddaten – Klassifizierung, Object Detection, Semantische Segmentierung, Training bei wenigen Daten, Unsicherheitsbestimmung, Semi-Supervised Learning 

Modul 2 fokussiert sich auf die Verarbeitung von Bilddaten mit Deep Learning. Neben der Einführung in wichtige Grundlagen von numpy zur Behandlung von Bildern wird die Multi-Label Klassifizierung erörtert und vorgestellt. Es wird zudem die Object Detection mit Bounding Boxes behandelt, um auf Bildern Objekte mithilfe von rechteckigen Bounding Boxes zu erkennen und zu klassifizieren. Danach wird die semantische Segmentierung anschaulich erläutert, welche beispielsweise im autonomen Fahren Anwendung findet.

An Tag 2 liegt der Fokus auf dem Training von neuronalen Netzen mit wenigen / unzureichenden Daten, was in der Realität oft der Fall ist. Es wird die Daten-Augmentierung, d.h. die künstliche Vergrößerung des Datensatzes durch Verzehrung der bisherigen Trainingsdaten sowie das Fine-Tuning / Transfer Learning, d.h. das Verwenden von neuronalen Netzen, die auf anderen Datensätzen vortrainiert wurden, vorgestellt. Zudem wird ein Schwerpunkt das Thema Uncertainty Estimation sein, um eine bessere Einschätzung der Klassifizierungswahrscheinlichkeit zu erhalten. Modul 2 wird durch Semi-Supervised Learning, einer Lernmethode, in der neben gelabelten Daten auch ungelabelte Daten verwendet werden, abgeschlossen.

 

Tag 3

  • Rückblick auf Modul 1 und Einführung in Modul 2 
    • Besprechung der selbstständig bearbeiteten Vertiefungsübung aus Modul 1
  • Einführung in numpy zur Arbeit mit Bilddaten
    • Ein numpy Array und dessen Attribute
    • Arrays erstellen und mit Daten befüllen (bzw. mit Zufallszahlen)
    • Mathematische Operationen mit Numpy
  • Multi-Label Klassifizierung
    • Multi-Hot Encoding
    • Sigmoid Aktivierungsfunktion
    • Binary Crossentropy
  • Objekt-Detektion mit Bounding Boxes
    • Mean-Squared-Error und Cross-Entropy Loss
    • Trainingsgüte: intersection over union (IoU)
  • Semantische Segmentierung
    • Cross-Entropy Loss und mean IoU
    • U-Net (bekannte Netzwerkarchitektur für Segmentierung)
    • Up-Convolution

 

Tag 4

  • Training bei wenig Daten und Fine-Tuning
    • Data Augmentation zur Erweiterung des Datensatzes im Training
    • Code von vortrainierten Netzwerk-Architekturen verwenden
    • Fine-Tuning: Netzwerke für seine Aufgabe adaptieren
  • Uncertainty Estimation
    • Arten von Uncertainty (Aleatoric, Epistemic)
    • Überblick von Methoden zur Bestimmung der Uncertainty
    • Berechnung von Netzwerkunsicherheit mit Ensembles und MC Dropout
  • Semi-Supervised Learning
    • Überblick über Arten des Semi-Supervised Learnings
    • Implementierung eines Semi-Supervised Algorithmus für die Bildklassifizierung

 

Modul 3
Deep Learning mit Sequenzdaten: Text und Zeitreihen – Vorbereitung der Daten und bekannte Architekturen (RNN; LSTM). Grundlagen vom Natural Language Processing (NLP)

In Modul 3 werden die Grundlagen von Deep Learning-Sequenzmodellen vermittelt. Modelle wie Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) und ihre Erweiterungen spielen eine wichtige Rolle in der Verarbeitung natürlicher Sprache, dem Natural Language Processing (NLP), und in anderen Bereichen. Viele industrielle und wissenschaftliche Daten müssen als Zeitreihendaten im Deep Learning Kontext speziell gehandhabt werden. Den Rahmen des Moduls bietet die Sprachverarbeitung. Hierbei wird die Vorverarbeitung von Textdaten für Deep Learning Modelle beleuchtet und anhand einer Sentimentanalyse die Textklassifikation vorgestellt. Zum Abschluss werden die komplexen Sequence-to-sequence-Modelle anhand einer Übersetzungsanwendung praktisch umgesetzt. Für die Bearbeitung von Zeitreihen werden in diesem Modul außerdem die grundlegenden Besonderheiten erläutert, die für die Deep Learning Modelle beachtet werden müssen.

Ein weiter Themenschwerpunkt ist die Recurrent Neural Network (RNN) Architektur. Es wird aufgezeigt, wie ein RNN aufgebaut ist und wie dieser Schritt für Schritt in Keras umgesetzt werden kann. Zudem wird ein Einblick in die Erweiterungen, das LSTM (Long Short Term Memory) und die GRU (Gated Recurrent Unit) gegeben. In der Praxis kommt oft eine Mischung aus traditionellen und modernen Verfahren zum Einsatz. Hierbei werden auch die leistungsstarken Algorithmen, wie Facebook Prophet und Amazon‘s DeepAR Algorithmus behandelt und analysiert.

 

Tag 5

  • Rückblick auf Modul 2 und Einführung in Modul 3 
    • Besprechung der selbstständig bearbeiteten Vertiefungsübung aus Modul 2
  • Vorverarbeitung und Klassifizierung von Textdaten (NLP)
    • Text-Vectorization (vom Text über den Token zur Zahl)
    • Word Embeddings (GloVe, Word2Vec)
    • Code-Beispiel: Klassifizierung von Film-Bewertungen (Sentimentanalyse)
  • Grundlage Sequenzdaten
    • Aufbau von Sequenzdaten und ihre klassische Modellierung: ARIMA und exponential smoothing
    • Anwendungen und Visualisierungen von Sequenzdaten
    • Code-Beispiel: Vergleich von Vorhersagen
  • Klassifizierung, Clustering, Anomalieerkennung: Umsetzung im Machine Learning Context
    • Rollendes Fenster vs. unsortierte/unstrukturierte Daten: Feature Extraktion für Zeitreihen und Kontextfeatures
    • Traditionelles Machine Learning (Bsp: Random Forest) vs Deep Learning (MLP)
    • Code-Beispiel: Raumbelegungserkennung

 

Tag 6

  • Recurrent Neural Network (RNN)
    • Struktur und Typen eines RNNs
    • Vanishing gradient Problem und die RNN-Erweiterungen: LSTM und GRU
    • Code-Beispiel: Anwendung von RNN auf Sequenzdaten
  • Praxis von Zeitreihenmodellierung: Die Mischung macht‘s
    • Additives Regressionsmodell mit Facebook’s Prophet
    • Auto-regressives RNN: Amazon’s DeepAR
    • Code-Beispiel: Predictive Maintenance
  • Sequence-to-squence (NLP Beispiel)
    • Encoder-Decoder Modelle
    • Einblick in Attention-Modelle, Transformers und BERT
    • Code-Beispiel: Maschinelles Übersetzen Deutsch-Englisch

 

Modul 4
Deployment & Strategien zur Anwendung im Unternehmenskontext – Web Applikation streamlit für Deployment, exemplarische Anwendungen im Deep Learning, Handlungsempfehlung für den unmittelbaren Einsatz im Unternehmen

Modul 4 fokussiert sich an Tag 1 auf das Deployment der trainierten Algorithmen mit streamlit. Hierbei werden, basierend auf trainierten Modellen des Lehrgangs, diese in eine streamlit Applikation eingebunden. Das Framework streamlit eignet sich zur leichten und schnellen Erstellung von Web Applikationen. Ziel ist es, die Funktionalitäten kennen zu lernen, um eine eigene Webapp erstellen zu können, so dass auch unerfahrene Benutzer Zugang zu den trainierten Netzen und dessen Output haben. Hierbei werden insbesondere die Möglichkeiten der Datenvisualisierung behandelt. 

Am zweiten Tag wird ein Ausblick auf weitere Anwendungsmöglichkeiten im Deep Learning gegeben. Es wird ein spezieller Case des Unsupervised Learning behandelt. Dabei werden mit den Algorithmen UMAP und HDBSCAN ungelabelte Bilder geclustert, um exemplarisch die automatische Sortierung von Bildern zu veranschaulichen. Zudem werden weitere open source Deep Learning Anwendungen mit Code vorgestellt, welche bei Bedarf für die eigene Nutzung übernommen werden können. 

Der Lehrgang schließt mit einer umfassenden Q&A-Session ab, um offene Fragen und Problemstellungen, auch aus Ihrer Praxis, zu diskutieren. Es findet eine Auswertung der Übungsaufgaben und des Lehrgangs statt. Es wird zudem ein Ausblick auf zukünftige Entwicklung gegeben. 

 

Tag 7

  • Rückblick auf Modul 3 und Einführung in Modul 4
    • Besprechung der selbstständig bearbeiteten Vertiefungsübung aus Modul 3
  • Webapps mit streamlit
    • Einführung in Streamlit
    • Überblick über Widgets und Funktionalitäten
    • Buttons zur interaktiven Eingabe erzeugen
  • Datenvisualisierung mit streamlit 
    • Einlesen von Daten
    • Visuelle Darstellung von Daten
    • Überblick von verschiedenen Plots für ein interaktives Dashboard
    • Bildverarbeitung (Filter, Rotation, Cropping)
  • Trainieren neuronaler Netze on the fly 
    • Interaktives Ändern von Parametern im Training und Visualisierung der Effekte 
    • Anwendung: Nutzung trainierter Netze für die Klassifizierung von Bildern 
    • Grenzen von streamlit

 

Tag 8

  • Unsupervised Learning
    • Erläuterung von UMAP und HDBSCAN
    • Anwendung auf das Clustern von ungelabelten Bildern
  • Deep Learning Anwendungen mit verschiedenen Datentypen
    • Bekannte Beispiele mit open source code
    • Umsetzung und einführende Erklärung zum selbstständigen Weiterlernen
  • Klärung offener Fragen und Feedback
    • Rückblick auf den Zertifikatslehrgang
    • Feedback der Teilnehmenden und der Trainer

 

Zusätzliche Informationen
  • Die Durchführung des Seminars kann erst ab einer Mindestteilnehmerzahl von fünf garantiert werden.
  • Bitkom-Personenzertifikat: Voraussetzung für den Erhalt des Zertifikats ist die erfolgreiche Bearbeitung unterschiedlicher Aufgaben zwischen den vier Modulen. Die Aufgaben werden im Rahmen von den Modulen ausführlich ausgewertet und diskutiert. Das Personenzertifikat beruht auf einem Qualitätsstandard, den sich die Bitkom Akademie und ihre Partner als Qualitätssiegel für ihre Seminare und Lehrgänge gesetzt haben. 
  • Dieser Online-Lehrgang wird mit Zoom durchgeführt. Systemvoraussetzungen und unterstützte Betriebssysteme können Sie hier einsehen. Für die Einwahl in Zoom über die verschiedenen Anwendungen (Desktop Client, App oder Web-Client) finden Sie hier einen zusätzlichen Vergleich zu den jeweiligen Eigenschaften. Für diesen Lehrgang ist die Installation des Zoom Desktop Client zwingend notwendig. Die browserbasierte Nutzung von Zoom reicht nicht aus, um die Freigaberechte des eigenen Bildschirms an die Referenten zu übertragen, was wiederum wichtig ist, um aktive Hilfestellung beim Programmieren zu ermöglichen. 
  • Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern.
  • Wir erklären ausdrücklich, dass beim Bitkom – Unterzeichner der Charta der Vielfalt – jede Person, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität willkommen ist.
Seminar-Rücktrittsversicherung
  • Gemeinsam mit der HanseMerkur bietet die Bitkom Akademie eine freiwillige Seminar-Rücktrittsversicherung an.
  • Diese Versicherung ermöglicht Ihnen die kostenfreie Stornierung Ihrer Teilnahme, wenn kurzfristige oder unvorhergesehene Ereignisse Ihre Teilnahme am Seminar verhindern.
  • Die Kosten der Seminar-Rücktrittsversicherung sind abhängig vom Seminarpreis. Die Preisliste der HanseMerkur finden Sie hier.

 

Mehr erfahren Zur Buchung

Systemvoraussetzungen und Datenschutz

Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) – Zoom

Nachfolgend möchten wir Sie über die Verarbeitung personenbezogener Daten im Zusammenhang mit der Nutzung der Onlinemeeting-Software „Zoom“ informieren.

Verantwortlich für die Datenverarbeitung ist:

Bitkom Servicegesellschaft mbH
Albrechtstraße 10
10117 Berlin
E-Mail: info@bitkom-service.de

Hinweis: Soweit Sie die Internetseite des Onlinemeeting-Anbieters aufrufen, ist der Anbieter für die Datenverarbeitung verantwortlich. Ein Aufruf der Internetseite ist jedoch nur erforderlich, um die ggf. benötigte Software für die Nutzung des Onlinemeeting-Dienstes herunterzuladen.

 

Zwecke und Rechtsgrundlagen der Datenverarbeitung

Wir nutzen die Onlinemeeting-Software „Zoom“, um Telefonkonferenzen, Online-Meetings, Videokonferenzen und Webinare durchzuführen (nachfolgend: „Online-Meetings“). „Zoom“ ist ein Dienst der Zoom Video Communications, Inc., die ihren Sitz in den USA hat.
Bei Teilnahme an einem Online-Meeting können diese Kategorien von personenbezogenen Daten Gegenstand der Verarbeitung sein:

  • Angaben zu Ihrer Person: Vorname, Nachname, Telefonnummer, E-Mail-Adresse, Passwort, Profilbild, Abteilung
  • Meeting-Metadaten: Thema, Beschreibung, Teilnehmer-IP-Adressen, Geräte-/ Hardware-Informationen
  • bei Aufzeichnungen: MP4-Datei aller Video-, Audio- und Präsentationsaufnahmen, M4A-Datei aller Audioaufnahmen, Textdatei aller Online-Meeting-Chats 
  • bei Einwahl mit dem Telefon: Angabe zur eingehenden und ausgehenden Rufnummer, Ländername, Start- und Endzeit, ggf. können weitere Verbindungsdaten wie z.B. die IP-Adresse des Geräts gespeichert werden
  • Text-, Audio- und Videodaten: Sie haben ggf. die Möglichkeit, in einem Online-Meeting die Chat-, Fragen- oder Umfragefunktion zu nutzen. Hierbei werden die von Ihnen gemachten Texteingaben verarbeitet, um diese im Online-Meeting anzuzeigen und ggf. zu protokollieren. Um die Anzeige von Video und die Wiedergabe von Audio zu ermöglichen, werden während der Dauer des Online-Meetings die Daten des Mikrofons und/ oder der Videokamera Ihres Endgeräts verarbeitet. Sie können die Kamera und/ oder das Mikrofon jederzeit über die Onlinemeeting-Software des Anbieters deaktivieren bzw. stummschalten.

Die genannten Daten verwenden wir zur Durchführung eines Online-Meetings. Wenn wir Online-Meetings aufzeichnen wollen, werden wir Ihnen dies vorab mitteilen und Ihre Einwilligung einholen. Die Tatsache der Aufzeichnung wird Ihnen in der Onlinemeeting-Software angezeigt.

Wenn es zur Protokollierung der Ergebnisse eines Online-Meetings erforderlich ist, werden wir die Texteingaben protokollieren. Im Falle von Webinaren können wir für Zwecke der Aufzeichnung und Nachbereitung von Webinaren die gestellten Fragen der Teilnehmer weiterverarbeiten.

Die Bereitstellung Ihrer Daten ist gesetzlich nicht vorgeschrieben. Einige der genannten Daten sind jedoch zur Durchführung eines Online-Meetings erforderlich. Ohne die Mitteilung der zur Durchführung eines Online-Meetings benötigten Daten können Sie an dem Online-Meeting nicht teilnehmen. Die Mitteilung anderer Daten ist freiwillig, kann aber für die Nutzung von bestimmten Services erforderlich sein. Wir informieren Sie bei der Eingabe von Daten, wenn die Bereitstellung für den jeweiligen Service oder die jeweilige Funktion erforderlich ist. Diese Daten sind als Pflichtfelder gekennzeichnet. Bei erforderlichen Daten hat die Nichtbereitstellung zur Folge, dass der betreffende Service oder die betreffende Funktion nicht erbracht werden kann. Bei optionalen Daten kann die Nichtbereitstellung zur Folge haben, dass wir das Online-Meeting nicht in gleicher Form und gleichem Umfang wie üblich erbringen können.

Rechtsgrundlagen für die beschriebenen Datenverarbeitungen sind Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO (Einwilligung, soweit Sie diese gesondert erteilt haben, z.B. bei Aufzeichnungen), Art. 88 DSGVO in Verbindung mit § 26 Abs. 1 BDSG (Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses, soweit Sie in einem Arbeitsverhältnis zu uns stehen) und Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO (Wahrnehmung berechtigter Interessen, basierend auf unserem Interesse, Online-Meetings durchzuführen und diese effizient zu gestalten, soweit Sie Teilnehmer eines Online-Meetings sind, ohne zugleich Beschäftigter zu sein).

 

Datenweitergabe an Dritte

Inhalte aus Online-Meetings stehen allen Teilnehmern zur Verfügung. Zudem hat der Anbieter der Onlinemeeting-Software Zugang zu Ihren Daten, soweit dies im Rahmen der Auftragsverarbeitung vorgesehen ist. Im Übrigen behandeln wir Ihre Daten selbstverständlich vertraulich und übermitteln sie nicht an Dritte.

 

Datenverarbeitung außerhalb der Europäischen Union

„Zoom“ ist ein Dienst, der von einem Anbieter aus den USA erbracht wird. Bei den USA handelt es sich um ein Drittland außerhalb der Europäischen Union. Länder außerhalb der Europäischen Union handhaben den Schutz von personenbezogenen Daten anders als Länder innerhalb der Europäischen Union. Es gibt aktuell keinen Beschluss der EU-Kommission, dass Drittländer allgemein ein angemessenes Schutzniveau bieten. Wir haben daher besondere Maßnahmen getroffen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten in Drittländern ebenso sicher wie innerhalb der Europäischen Union verarbeitet werden.

Wir setzen nur Dienstleister ein, die nach dem EU-US-Privacy-Shield-Abkommen zertifiziert sind. Dadurch wird bei dem Dienstleister ein angemessenes Datenschutzniveau garantiert. Wenn möglich, schließen wir mit Dienstleistern in Drittländern zudem den von der Kommission der Europäischen Union für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten in Drittländern bereitgestellten Datenschutzvertrag (Standard-Datenschutzklauseln) ab. Dieser sieht geeignete Garantien für den Schutz Ihrer Daten bei Dienstleistern in Drittländern vor. Eine Kopie dieses Datenschutzvertrags können Sie unter den oben angegebenen Kontaktdaten anfordern.

 

Löschung der Daten

Soweit keine gesetzliche Aufbewahrungsfristen bestehen, werden Ihre Daten gelöscht, sobald sie für den Zweck, zu dem wir sie erhoben haben, nicht mehr erforderlich sind. Im Fall von gesetzlichen Aufbewahrungsfristen erfolgt die Löschung nach Ablauf der Aufbewahrungspflichten.

 

Ihre Rechte

Betroffene Personen haben das Recht auf Auskunft seitens des Verantwortlichen über die sie betreffenden personenbezogenen Daten (Art. 15 DSGVO) sowie auf Berichtigung unrichtiger Daten (Art. 16 DSGVO) oder auf Löschung, sofern einer der in Art. 17 DSGVO genannten Gründe vorliegt, z.B. wenn die Daten für die verfolgten Zwecke nicht mehr benötigt werden. Es besteht zudem das Recht auf Einschränkung der Verarbeitung, wenn eine der in Art. 18 DSGVO genannten Voraussetzungen vorliegt, das Recht auf Widerspruch (Art. 21 DSGVO), wenn die Verarbeitung auf Grundlage von Art. 6 Abs. 1 lit. e oder lit. f DSGVO erfolgt, und in den Fällen des Art. 20 DSGVO das Recht auf Datenübertragbarkeit. Wenn wir Ihre Daten auf Grundlage einer Einwilligung verarbeiten, haben Sie das Recht, Ihre Einwilligung jederzeit zu widerrufen. Ein Widerruf berührt die Rechtmäßigkeit der aufgrund der Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht.

 

Beschwerderecht bei einer Aufsichtsbehörde

Jede betroffene Person hat das Recht auf Beschwerde bei einer Aufsichtsbehörde, wenn sie der Ansicht ist, dass die Verarbeitung der sie betreffenden Daten gegen datenschutzrechtliche Bestimmungen verstößt. Die Kontaktdaten der für uns zuständigen Aufsichtsbehörde lauten:

Berliner Beauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit
Friedrichstr. 219
10969 Berlin
E-Mail: mailbox@datenschutz-berlin.de

 

Unser Datenschutzbeauftragter

Bei der Erfüllung unserer datenschutzrechtlichen Pflichten werden wir von unserem externen Datenschutzbeauftragten unterstützt. Nennen Sie im Falle einer Anfrage bitte das betreffende Unternehmen, um das es hierbei geht. Die Kontaktdaten unseres Datenschutzbeauftragten lauten:

datenschutz nord GmbH
Niederlassung Berlin
Kurfürstendamm 212
10719 Berlin
E-Mail: office@datenschutz-nord.de

 

 

Haben Sie Fragen? Wir sind für Sie da.

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Vincent Bergner

Vincent Bergner
Key Account Manager
T +49 30 27576-539
v.bergner@bitkom-service.de

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