Neuronale Netze verstehen und anwenden lernen
In sechs bis acht Monaten entwickelst du ein fundiertes Verständnis für neuronale Netzwerke und ihre praktischen Anwendungen. Ohne leere Versprechungen – nur durchdachte Lernwege, die wirklich funktionieren.
Ein Lernprogramm, das bei den Grundlagen anfängt
Wir beginnen dort, wo es Sinn macht. Nicht mit komplizierten Formeln, sondern mit dem Verständnis dafür, wie neuronale Netze eigentlich „denken". Die ersten Wochen widmen wir den Grundprinzipien – Neuronen, Aktivierungsfunktionen, einfache Netzarchitekturen.
Was dich in den kommenden Monaten erwartet
Das Programm erstreckt sich über sechs bis acht Monate, je nachdem, wie viel Zeit du mitbringst. Manche Teilnehmer sind berufstätig und lernen abends, andere können sich Vollzeit darauf konzentrieren.
- Mathematische Grundlagen ohne Überforderung – Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung so, wie du sie wirklich brauchst
- Praktische Programmierung von Anfang an – Python und die wichtigsten Bibliotheken werden zu deinen Werkzeugen
- Echte Projekte statt Theorie – Du trainierst Modelle mit echten Datensätzen und siehst, was funktioniert
- Verständnis für moderne Architekturen – CNNs, RNNs, Transformer werden schrittweise eingeführt
Es gibt keine Abkürzungen. Aber du wirst merken, dass der Aufbau logisch ist und jede Woche auf der vorherigen aufbaut. Das macht das Lernen manchmal anstrengend, aber nicht frustrierend.
Wie das Lernen bei uns abläuft
Drei Phasen, die aufeinander aufbauen. Jede hat ihren eigenen Rhythmus und ihre eigenen Herausforderungen.
Grundlagen schaffen
Die ersten zwei bis drei Monate konzentrieren sich auf mathematische Konzepte und Programmierung. Du lernst, wie man Daten aufbereitet und einfache Modelle trainiert. Diese Phase fühlt sich manchmal wie eine steile Lernkurve an, aber genau hier entstehen die Fähigkeiten, die später alles leichter machen.
Anwendung vertiefen
Zwischen Monat drei und sechs geht es darum, das Gelernte anzuwenden. Du arbeitest an komplexeren Projekten – Bildklassifikation, Textanalyse, vielleicht sogar Zeitreihenvorhersagen. Hier merkst du, dass vieles von dem, was am Anfang abstrakt war, plötzlich Sinn ergibt.
Eigenständig arbeiten
In den letzten Monaten entwickelst du ein eigenes Projekt. Du wählst ein Thema, das dich interessiert, und setzt um, was du gelernt hast. Diese Phase ist weniger strukturiert – und genau das macht sie wertvoll. Du lernst, selbstständig Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen.
Was du am Ende mitnimmst
Nach sechs bis acht Monaten hast du ein solides Verständnis für neuronale Netze. Du kannst Modelle trainieren, Probleme analysieren und Lösungen entwickeln. Ob das zu einem Job führt? Das hängt von vielen Faktoren ab. Aber du hast die Grundlage dafür.
Mehr Einblicke in die Welt der neuronalen Netze und praktische Anwendungen findest du auch in unserem Blog.
Praktische Erfahrung
Du hast mehrere Projekte abgeschlossen und weißt, wie man von der Idee zum funktionierenden Modell kommt. Das ist mehr wert als theoretisches Wissen allein.
Technisches Verständnis
Du verstehst, warum bestimmte Architekturen für bestimmte Probleme besser funktionieren. Und du kannst diese Entscheidungen begründen.
Problemlösungsfähigkeit
Du hast gelernt, mit Fehlern umzugehen und Modelle zu debuggen. Das klingt banal, aber genau diese Fähigkeit macht den Unterschied in der Praxis.
Eigenständiges Lernen
Du weißt jetzt, wie du dir neue Themen selbst erarbeiten kannst. Das Feld entwickelt sich schnell – diese Fähigkeit wird dir lange nützen.