Preise AI learning Kurs

6 Monate KI-Intensivprogramm

Detaillierter Kursverlauf

Jeder Monat ist sorgfältig strukturiert, um dir maximalen Lernerfolg zu garantieren. Von Python-Grundlagen bis zu produktionsreifen KI-Modellen.

Python & Mathematische Grundlagen

⏱ 45 Stunden

Beginne deine KI-Reise mit den essentiellen Fundamenten. Du lernst Python-Programmierung von Grund auf und die mathematischen Konzepte, die für Machine Learning unverzichtbar sind.

Python Programmierung

Python Syntax, Datenstrukturen, OOP, NumPy, Pandas und Datenanalyse

Lineare Algebra & Statistik

Vektoren, Matrizen, Wahrscheinlichkeitstheorie und statistische Grundlagen

Datenvisualisierung

Matplotlib, Seaborn, explorative Datenanalyse und Storytelling mit Daten

Jupyter Notebooks

Interaktive Entwicklungsumgebung, Data Science Workflow und Dokumentation

🐍

Foundation Phase

Beherrsche Python und die mathematischen Grundlagen für Machine Learning

4 Projekte

25 Übungen

Machine Learning Basics

⏱ 50 Stunden

Tauche ein in die Welt des Machine Learning. Lerne klassische Algorithmen kennen und verstehe, wie Maschinen aus Daten lernen. Du wirst deine ersten ML-Modelle trainieren und evaluieren.

Supervised Learning

Lineare Regression, Logistische Regression, Decision Trees, Random Forest

Unsupervised Learning

K-Means Clustering, Hierarchisches Clustering, PCA und Dimensionsreduktion

Model Evaluation

Train/Test Split, Cross-Validation, Metriken und Hyperparameter-Tuning

Scikit-Learn Framework

ML Pipeline, Feature Engineering, Model Selection und Preprocessing

🤖

ML Fundamentals

Trainiere deine ersten Machine Learning Modelle und verstehe ML-Konzepte

5 ML-Projekte

30 Algorithmen

Deep Learning & Neural Networks

⏱ 52 Stunden

Meistere die Welt der neuronalen Netze. Lerne, wie Deep Learning funktioniert und erstelle leistungsstarke neuronale Netze mit TensorFlow und PyTorch für komplexe Aufgaben.

Neural Networks Grundlagen

Perceptrons, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und Gradient Descent

TensorFlow & Keras

Deep Learning Framework, Model Building, Training und Optimization

Convolutional Neural Networks

CNN Architektur, Convolution Layers, Pooling und Image Classification

Recurrent Neural Networks

RNN, LSTM, GRU für Sequenzdaten und Zeitreihenanalyse

🧠

Deep Learning Mastery

Erstelle leistungsstarke neuronale Netze mit TensorFlow und PyTorch

6 DL-Projekte

20 Modelle

Computer Vision & NLP

⏱ 55 Stunden

Spezialisiere dich auf die zwei wichtigsten KI-Domänen. Entwickle Bilderkennungssysteme und sprachverarbeitende Modelle mit modernen Architekturen wie YOLO und Transformers.

Computer Vision Advanced

Object Detection, Segmentation, YOLO, ResNet und Transfer Learning

Natural Language Processing

Tokenization, Word Embeddings, Sequence Models und Text Classification

Transformer Modelle

BERT, GPT, Attention Mechanisms und Hugging Face Transformers

Praxis-Anwendungen

Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, Image Segmentation

👁️

CV & NLP Expert

Entwickle Vision- und Language-Modelle für reale Anwendungen

8 Projekte

15 Modelle

Advanced ML & MLOps

⏱ 48 Stunden

Lerne fortgeschrittene ML-Techniken und professionelle MLOps-Praktiken. Du wirst Modelle optimieren, deployen und in Produktionsumgebungen betreiben.

Reinforcement Learning

Q-Learning, DQN, Policy Gradients, Actor-Critic und PPO

Model Deployment

Docker, FastAPI, REST APIs, Model Serving und Cloud Deployment

MLflow & Experiment Tracking

Model Versioning, Experiment Management, Metrics Logging und Artifacts

Monitoring & CI/CD

Model Monitoring, Data Drift Detection, GitHub Actions und Pipelines

🚀

Production Ready

Deploye ML-Modelle in Produktionsumgebungen mit MLOps

5 Deployments

10 Pipelines

KI-Capstone Project & Career Start

⏱ 60 Stunden

Entwickle ein umfassendes KI-Projekt von Anfang bis Ende. Optimiere dein Portfolio, bereite dich auf KI-Interviews vor und starte deine Karriere als Machine Learning Engineer.

End-to-End KI-Projekt

Problemstellung, Datensammlung, Model Training, Deployment und Monitoring

Production Deployment

Cloud-Deployment (AWS/GCP/Azure), Skalierung und Performance-Optimierung

Portfolio & Präsentation

GitHub Portfolio, Projekt-Dokumentation, Technical Writing und Präsentationen

ML Interview Preparation

Technical Interviews, ML System Design, Coding Challenges und Karriereberatung

🎯

Career Launch

Starte als ML Engineer mit einem beeindruckenden KI-Portfolio

1 Major Project

Interview Ready

Kontaktiere uns

Unser Team im Schweizerischen Nationalmuseum hilft Ihnen gerne weiter.

Hauptbüro

Schweizerisches Nationalmuseum, Museumstrasse 2, 8001 Zürich, Schweiz

Mo–Fr: 09:00–17:00

Support

+41761849313

Werktags 09:00–17:00

Live-Chat

support@ai-learning.com

innerhalb weniger Stunden

Anfrage senden

Füllen Sie das Formular aus, um mehr Informationen zu erhalten.