Verstehen Sie, wie neuronale Netzwerke tatsächlich funktionieren
Die meisten Menschen hören von KI und denken an Magie. Wir zeigen Ihnen die Mathematik dahinter – nicht mit komplizierten Formeln, sondern mit praktischen Beispielen, die Sie sofort nachvollziehen können. Unser Ansatz verbindet Theorie mit echten Projekten, die Sie selbst aufbauen.
Mehr über unseren Ansatz
Von Grundlagen bis zur Praxis
Neuronale Architekturen
Sie lernen, wie verschiedene Netzwerkstrukturen Probleme unterschiedlich angehen. Von einfachen Feedforward-Netzen bis zu komplexen Transformer-Modellen – jede Architektur hat ihren Zweck.
Trainingsprozesse
Backpropagation klingt kompliziert, ist es aber nicht. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Netzwerke aus Fehlern lernen und ihre Gewichte anpassen. Das ist der Kern von allem.
Praktische Implementierung
Theorie allein bringt niemanden weiter. Deshalb arbeiten Sie von Anfang an mit echten Datensätzen und bauen funktionierende Modelle. Keine Spielzeugbeispiele – echte Anwendungen.
Bilderkennung
Convolutional Networks haben die Art verändert, wie Computer sehen. Sie erstellen eigene Bildklassifizierer und verstehen dabei, warum bestimmte Architekturen besser funktionieren als andere.
Textverarbeitung
Sprache ist kompliziert. Aber neuronale Netze können Muster in Text erkennen, die früher unmöglich schienen. Von Sentiment-Analyse bis zur Textgenerierung – Sie sehen, wie es geht.
Zeitreihenanalyse
Rekurrente Netzwerke können sich an vorherige Eingaben erinnern. Das macht sie perfekt für alles, was mit Sequenzen zu tun hat – von Aktienkursen bis Wettervorhersagen.
Wie unsere Teilnehmenden lernen
Der Lernprozess ist strukturiert, aber flexibel genug, um sich an Ihr Tempo anzupassen. Hier ist, was Sie erwarten können.
Grundlagen verstehen
Die ersten Wochen konzentrieren sich auf mathematische Grundlagen und einfache Netzwerkstrukturen. Sie lernen, wie ein einzelnes Neuron funktioniert, bevor wir zu komplexeren Systemen übergehen. Das mag langsam erscheinen, aber dieses Fundament ist entscheidend.
Erste eigene Modelle
Sobald Sie die Basics draufhaben, bauen Sie Ihr erstes funktionierendes Netzwerk. Meistens ein Bildklassifizierer – nichts Spektakuläres, aber es funktioniert. Und das Gefühl, wenn Ihr eigenes Modell richtig vorhersagt, ist ziemlich cool.
Vertiefung und Spezialisierung
Jetzt wird es interessant. Sie wählen einen Bereich, der Sie besonders interessiert – vielleicht Computer Vision, Natural Language Processing oder Reinforcement Learning. Die Projekte werden komplexer und näher an realen Anwendungen.
Abschlussprojekt
Zum Ende arbeiten Sie an einem umfassenden Projekt, das alles kombiniert. Viele unserer Teilnehmenden nutzen diese Gelegenheit, um etwas zu bauen, das sie später in ihrer Arbeit oder für eigene Ideen verwenden können.
„Was mich überzeugt hat, war der praktische Fokus. Keine endlosen Vorlesungen über Theorie, sondern direkt ans Coden. Nach drei Monaten hatte ich ein funktionierendes Empfehlungssystem gebaut – nicht perfekt, aber es hat wirklich funktioniert. Die Betreuung war gut, besonders wenn man bei einem Problem feststeckte."


„Ich hatte Respekt vor der Mathematik, ehrlich gesagt. Aber die Art, wie hier erklärt wird, macht es zugänglich. Man sieht sofort, wozu bestimmte Konzepte dienen. Das Tempo ist anspruchsvoll, aber machbar. Und die Community hilft sich gegenseitig – das war wichtig für mich."
Bereit, tiefer einzusteigen?
Unsere nächsten Programme starten im Herbst 2025. Die Plätze sind begrenzt, weil wir Wert auf intensive Betreuung legen. Wenn Sie ernsthaft an neuronalen Netzwerken interessiert sind und bereit sind, Zeit zu investieren, sollten wir sprechen.
