Künstliche Intelligenz wirkt auf viele wie eine Black Box. Unser Programm zeigt Ihnen, was in Algorithmen wirklich passiert – von der Dateneingabe bis zur finalen Entscheidung. Sie lernen, wie Modelle trainiert werden, welche Bias-Probleme entstehen können und warum Transparenz in KI-Systemen kritisch ist.
Jetzt informierenWir haben das Lernprogramm in vier Phasen unterteilt. Jede Phase baut auf der vorherigen auf und führt Sie schrittweise von grundlegenden Konzepten zu praktischen Anwendungen. Sie können in Ihrem eigenen Tempo lernen oder sich für Live-Sessions mit anderen Teilnehmern anmelden.
Sie beginnen mit den Basics: Was ist maschinelles Lernen? Wie unterscheiden sich verschiedene Algorithmen? Wir erklären Konzepte wie Training, Validierung und Testing anhand konkreter Beispiele aus der Praxis.
In dieser Phase öffnen wir die Black Box. Sie sehen, wie Entscheidungsbäume funktionieren, wie neuronale Netze Gewichte anpassen und warum manche Modelle besser erklärbar sind als andere. Praktische Visualisierungen helfen beim Verständnis.
Hier wird es kritisch: Sie lernen, wie Bias in Trainingsdaten entsteht, warum Modelle manchmal unfaire Entscheidungen treffen und welche ethischen Fragen sich stellen. Wir analysieren reale Fälle, in denen KI-Systeme gescheitert sind.
Am Ende steht die Praxis: Sie lernen Methoden kennen, um KI-Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. LIME, SHAP und andere Tools werden vorgestellt. Sie üben an echten Datensätzen und erstellen Erklärungen, die auch Nicht-Techniker verstehen.
Jeder lernt anders. Manche bevorzugen das eigenständige Durcharbeiten von Material, andere profitieren von direktem Austausch mit Dozenten und Mitstudierenden. Wir bieten beide Formate an – und Sie können zwischen ihnen wechseln, wenn sich Ihre Bedürfnisse ändern.
Unsere Dozenten kommen aus der Praxis. Sie haben Jahre damit verbracht, KI-Systeme zu entwickeln und zu evaluieren. In Live-Sessions gehen sie auf Ihre konkreten Fragen ein und zeigen Ihnen, wie Sie die gelernten Konzepte in realen Projekten anwenden.
Sie erhalten regelmäßiges Feedback zu Ihren Übungen. Wenn Sie bei einem Konzept nicht weiterkommen, buchen Sie einfach eine kurze Einzelsession. Die meisten Teilnehmer nutzen diese Möglichkeit drei bis vier Mal während des Programms.
Stellen Sie Fragen zu aktuellen Themen und diskutieren Sie mit anderen Teilnehmern.
Ihre Übungen werden individuell bewertet mit konkreten Verbesserungsvorschlägen.
Bei praktischen Projekten schauen Dozenten sich Ihren Code an und geben Tipps.
Buchen Sie Einzelsessions, wenn Sie intensive Unterstützung bei einem Thema brauchen.
Ich arbeite seit Jahren mit Machine-Learning-Modellen, konnte aber nie richtig erklären, warum sie bestimmte Vorhersagen machen. Nach diesem Kurs kann ich meinen Kunden endlich zeigen, wie unsere Algorithmen zu ihren Entscheidungen kommen. Das hat das Vertrauen in unsere Lösungen deutlich erhöht.
Als Produktmanagerin muss ich oft zwischen Entwicklern und Geschäftsführung vermitteln. Dieses Programm hat mir geholfen, die richtigen Fragen zu stellen, wenn es um KI-Features geht. Ich verstehe jetzt, welche Risiken mit undurchsichtigen Modellen verbunden sind und kann bessere Entscheidungen treffen.
Die Live-Sessions waren extrem wertvoll. Unser Dozent hat sich Zeit genommen, um komplizierte Themen mehrfach zu erklären, bis alle sie verstanden haben. Besonders die Diskussionen über ethische Probleme in KI-Systemen haben mir die Augen geöffnet. Das war mehr als nur ein technischer Kurs.
Ich hatte keine Programmiererfahrung und war unsicher, ob ich mithalten kann. Aber die Struktur ist sehr gut durchdacht – man startet wirklich bei null. Die praktischen Übungen mit echten Datensätzen haben mir geholfen, die Theorie zu verstehen. Nach drei Monaten konnte ich mein erstes eigenes Projekt umsetzen.
