Landesverband Sachsen/Sachsen-Anhalt/Thüringen

Vorstand

Präsidentin: Claudia Keibler-Willner, Dresden

Vizepräsidentin: Isabel Tönniges, Magdeburg 

Vizepräsident*in: N.N.

Schatzmeister: Wolfgang Kramer, Böhlen 

Beisitzer: Clemens Flämig, Leipzig 

Beisitzer: Prof. Georg Christoph Sandmann, Werdau 

Beisitzer: Reinhold Stiebert, Zwickau 

Geschäftsstelle

Anne Langhoff

Geschäftsführerin

Schlobigplatz 24

08056 Zwickau

Mobil: 0176-42033980

E-Mail: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

redaktionell verantwortlich: VDKC-Landesverband Sachsen/Sachsen-Anhalt/Thüringen | Stand: 30.03.2026

Veranstaltungen der Mitgliedschöre

Cantiamo - Im Klang vereint (Chorkonzert)
18.07.2026 15:00 - 16:30
Freising
Romanistik-Chor


Chorkonzert III - We go together
18.07.2026 18:00 - 19:00
Lübeck
Chorakademie Erfurt


Dvořák: Stabat Mater
18.07.2026 19:00 - 20:45
München
Universitätschor München


Laudate Dominum
18.07.2026 19:00 - 20:00
Brackenheim
alto e basso


Im Bann der Nordlichter
18.07.2026 19:00 - 20:00
München
Großer Chor des AGV München


Logo Immaterielles Kulturerbe

Auf Antrag des VDKC wurde die „Chormusik in deutschen Amateurchören" in das bundesweite Verzeichnis des immateriellen Kulturerbes (UNESCO-Konvention) aufgenommen.

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Logo BMCO

Der VDKC ist Mitglied im Bundesmusikverband Chor & Orchester - dem übergreifenden Dachverband von bundesweit tätigen weltlichen und kirchlichen Chor- und Orchesterverbänden.

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Logo Deutsche Musikrat

Der VDKC ist Mitglied im Deutschen Musikrat, der sich für die Interessen von 15 Millionen musizierenden Menschen in Deutschland engagiert und weltweit der größte nationale Dachverband der Musikkultur ist.

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Der schlaue Fuchs Amu (der Name steht für "Amateurmusik") gibt Antwort auf Fragen der Amateurmusik. Das Infoportal enthält zahlreiche Angebote für die Ensemblepraxis.

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Hier finden Sie zahlreiche positive Bewertungen zum Paysafecard Casino in Deutschland. Машинное обучение, подраздел искусственного интеллекта, фокусируется на создании алгоритмов, которые могут обучаться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Нейронные сети, один из методов машинного обучения, имитируют структуру человеческого мозга для распознавания сложных образов в данных. Эти технологии применяются в распознавании речи, компьютерном зрении, рекомендательных системах и автономном вождении. Качество модели напрямую зависит от объема и качества обучающей выборки. Результаты последних исследований опубликованы на https://phippsfirm.com.