Lernansätze für KI-Grundlagen verstehen
Künstliche Intelligenz braucht keine mystischen Erklärungen. Wir zeigen dir, wie maschinelles Lernen funktioniert und warum bestimmte Methoden bei verschiedenen Problemen unterschiedlich gut wirken.
Kursinformationen anfordernPraxis statt Theorieschlachten
Die meisten KI-Kurse überschütten dich mit mathematischen Formeln. Wir machen das anders. Natürlich brauchst du gewisse Grundlagen – aber das Wichtigste ist, dass du verstehst, wie Algorithmen auf echte Datensätze reagieren.
Unsere Teilnehmer arbeiten ab der zweiten Woche mit realen Projekten. Manchmal frustrierend, wenn ein Modell nicht die erwarteten Ergebnisse liefert. Aber genau dann lernst du am meisten über Datenqualität und Feature-Engineering.
Ein Student hat letztens gesagt: "Ich dachte, KI sei Magie. Jetzt weiß ich, dass es vor allem darum geht, die richtigen Fragen zu stellen." Das trifft es ziemlich gut.
Was dich bei uns wirklich erwartet
Keine leeren Versprechungen. Diese drei Säulen bestimmen, wie wir KI-Wissen vermitteln – und warum unsere Absolventen später tatsächlich mit den Konzepten arbeiten können.
Fehler sind eingeplant
Dein erstes neuronales Netz wird wahrscheinlich schlechter abschneiden als eine einfache Regression. Das ist völlig normal. Wir zeigen dir, wie man Fehleranalyse betreibt und wo die typischen Fallstricke liegen, statt dir perfekte Beispiele vorzugaukeln.
Tools, die jemand nutzt
Python und scikit-learn. TensorFlow für die, die weitergehen wollen. Wir verwenden keine exotischen Bibliotheken, die in zwei Jahren verschwunden sind. Du lernst mit dem Werkzeug, das die Industrie tatsächlich einsetzt – inklusive aller Eigenheiten.
Projektbasiertes Tempo
Manche Teilnehmer brauchen drei Wochen für Klassifikationsalgorithmen, andere sind nach zehn Tagen durch. Wir haben keine starren Zeitpläne. Solange du die Konzepte beherrschst und deine Projekte funktionieren, bestimmst du das Lerntempo weitgehend selbst.
So läuft der Lernprozess ab
Von den Grundlagen bis zu komplexeren Modellen – hier siehst du, wie sich dein Verständnis entwickelt.
Fundament legen
Erste vier bis sechs Wochen. Du lernst, wie Maschinen aus Daten lernen – Regression, Klassifikation, grundlegende Optimierung. Außerdem beschäftigen wir uns mit Datenvorverarbeitung, weil selbst das beste Modell mit schlechten Daten scheitert. Am Ende dieser Phase kannst du einfache Vorhersagemodelle bauen.
Komplexität steigern
Jetzt kommen neuronale Netze ins Spiel. Du baust erste Architekturen, experimentierst mit verschiedenen Aktivierungsfunktionen und merkst schnell, dass Hyperparameter-Tuning keine Wissenschaft, sondern viel Geduld ist. Wir arbeiten mit Bild- und Textdaten – je nachdem, was dich interessiert.
Eigene Projekte umsetzen
Die letzten Wochen gehören deinem eigenen Projekt. Vielleicht ein Empfehlungssystem, vielleicht Sentimentanalyse – wichtig ist, dass du das Gelernte auf ein Problem anwendest, das dich wirklich interessiert. Wir geben Feedback und helfen bei Problemen, aber die Entscheidungen triffst du.