Deep Learning ohne Umwege – direkt zu den Methoden, die funktionieren
Keine vorgefertigten Kurse mit veralteten Frameworks. Wir arbeiten mit aktuellen Architekturen, echten Daten und zeigen, wie man Modelle baut, die sich in Produktion bewähren. Sie lernen direkt von Leuten, die täglich mit neuronalen Netzen arbeiten – nicht von Theoretikern.
Was Sie hier wirklich lernen können
Neuronale Netze aufbauen
Von Feedforward bis zu Transformers. Mit PyTorch und TensorFlow 2.x – die Frameworks, die in der Industrie verwendet werden.
Computer Vision praktisch
Object Detection, Segmentierung, GANs. Sie trainieren Modelle an realen Bilddaten und debuggen Probleme, die tatsächlich auftreten.
NLP und Sprachmodelle
Tokenisierung, Embeddings, Attention-Mechanismen. Sie arbeiten mit BERT, GPT-Architekturen und verstehen, was unter der Haube passiert.
Deployment & MLOps
Modelle in Produktion bringen. Docker, Kubernetes, Monitoring. Wir zeigen den gesamten Workflow – nicht nur Jupyter Notebooks.
Reinforcement Learning
Von Q-Learning bis zu Policy Gradients. Sie implementieren Agents und verstehen, wie sie in dynamischen Umgebungen lernen.
Optimierung & Hyperparameter
Learning Rates, Batch Sizes, Regularisierung. Sie lernen, welche Parameter wirklich wichtig sind und wie man systematisch testet.
Warum hier und nicht woanders
Wir machen keine Marketing-Versprechen über "KI-Experten in 6 Wochen". Stattdessen konzentrieren wir uns auf echte Skills und Projektarbeit.
Kein veraltetes Material
Alle Kurse werden vierteljährlich aktualisiert. Wenn ein Framework ein Breaking Update bekommt, passen wir den Content an – innerhalb von Wochen, nicht Jahren.
Echte Projekte als Basis
Sie arbeiten nicht mit MNIST oder Iris-Datasets. Wir nutzen reale Daten aus Industrie-Projekten und zeigen, wo die tatsächlichen Probleme liegen.
Code Reviews von Praktikern
Jeden zweiten Tag gibt es Code Reviews. Sie bekommen direktes Feedback von Entwicklern, die täglich mit ML-Pipelines arbeiten.
Kleine Gruppen
Maximal 18 Teilnehmer pro Kurs. Wenn Sie eine Frage haben, bekommen Sie eine Antwort – nicht in drei Tagen, sondern in der Session.
Netzwerk, das über den Kurs hinausgeht
Sie lernen nicht allein. In unserer Community sind Data Scientists aus verschiedenen Bereichen – Computer Vision, NLP, Reinforcement Learning. Die meisten bleiben auch nach dem Kurs aktiv.
Wir organisieren monatliche Meetups (online und offline in Berlin, München, Hamburg), wo Alumni ihre Projekte vorstellen. Das ist keine Pflicht, aber viele kommen wieder, weil sie Input für ihre Arbeit brauchen.
Wie wir uns von Standard-Bootcamps unterscheiden
Für wen diese Kurse gemacht sind
Backend-Entwickler
Sie schreiben APIs und wollen ML-Modelle integrieren. Hier lernen Sie, wie das technisch funktioniert.
Data Analysts
Sie arbeiten mit Daten, wollen aber über SQL und Pandas hinaus. Neuronale Netze sind der nächste Schritt.
Research Engineers
Sie implementieren Paper und brauchen tiefere Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow für komplexe Architekturen.
Quereinsteiger
Sie können programmieren (Python-Basics reichen) und wollen in Deep Learning einsteigen. Das funktioniert, dauert aber länger.
Unsere Standards für Kursinhalte
Wir entwickeln keine Kurse einfach so. Jeder Inhalt wird von mindestens drei aktiven Praktikern geprüft, bevor er online geht.
Framework-Aktualität
Kein Code, der auf veralteten Versionen läuft. Wir testen alle Beispiele mit den neuesten Releases.
Reproduzierbare Ergebnisse
Alle Trainings-Pipelines sind dokumentiert. Sie können jeden Code aus den Kursen selbst ausführen.
Best Practices
Wir zeigen nicht nur, wie etwas funktioniert, sondern auch, wie man es in echten Projekten umsetzt.
Feedback-Schleifen
Teilnehmer-Feedback fließt direkt in Updates ein. Wenn etwas unklar ist, verbessern wir es – nicht irgendwann, sondern sofort.
Was Teilnehmer nach dem Kurs sagen
Ich habe schon drei andere Deep Learning Kurse gemacht, aber hier war das erste Mal, dass ich verstanden habe, wie man Modelle debuggt, wenn sie nicht konvergieren. Die Code Reviews waren brutal ehrlich, aber genau das hat geholfen.
Das Deployment-Modul war Gold wert. Vorher konnte ich Modelle trainieren, aber keine Ahnung, wie ich sie in Production bringe. Jetzt läuft mein Object Detection Model auf Kubernetes – dank den praktischen Sessions hier.
Bereit, mit echten Projekten anzufangen?
Sehen Sie sich die verfügbaren Kurse an oder kontaktieren Sie uns direkt, wenn Sie Fragen zur Struktur oder zu spezifischen Themen haben.