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🌿 Niveau 2

AI Sprouts

Baue dein KI-Fundament

Bereit zu wachsen? Tauche ein in die Bausteine der KI – Daten, Algorithmen und neuronale Netze. Praktische Übungen helfen dir, Intuition aufzubauen, bevor du Code schreibst.

16
Lektionen
~4h
Dauer
2/5
Niveau

🎯 Was du lernst

  • ✓Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen unterscheiden
  • ✓Verstehen, was Trainingsdaten sind und warum sie wichtig sind
  • ✓Kritisch über KI-Voreingenommenheit und Fairness nachdenken

Voraussetzungen: AI Seeds (empfohlen)

📚 Lektionen

1
📊

Wie Daten KI antreiben

Discover what datasets are, why data quality matters, and how the right data teaches AI to be smart.

⏱️ 12m→
2
📝

Algorithmen erklärt

Learn what algorithms are, how they work with everyday examples, and why choosing the right one matters for AI.

⏱️ 15m→
3
🕸️

Einführung in neuronale Netze

Explore how neural networks mimic the brain, process information through layers, and learn from their mistakes.

⏱️ 18m→
4
🏋️

KI-Modelle trainieren

Understand the training loop, loss functions, overfitting, and how to know when your AI model is ready.

⏱️ 15m→
5
⚖️

KI-Ethik und Voreingenommenheit

Explore how bias enters AI systems, the ethical challenges AI creates, and how we can build fairer technology.

⏱️ 15m→
6
⛓️

Backpropagation

Understand how neural networks learn by propagating errors backwards through layers, using the chain rule to update every weight.

⏱️ 16m→
7
📉

Verlustfunktionen und Optimierer

Discover how loss functions measure a model's errors and how optimisers use gradients to systematically reduce them.

⏱️ 15m→
8
🔤

Tokenisierung

Learn how language models break text into tokens using BPE and other algorithms, and why tokenisation shapes everything from cost to capability.

⏱️ 14m→
9
🧭

Embeddings und Vektordatenbanken

Explore how AI represents words and sentences as vectors in high-dimensional space, enabling semantic search, recommendations, and RAG.

⏱️ 16m→
10
📊

Bewertungsmetriken

Learn why accuracy alone is misleading, and master the metrics - precision, recall, F1, ROC-AUC, BLEU, and perplexity - that truly measure AI performance.

⏱️ 15m→
11
🔤

Große Sprachmodelle verstehen

How GPT, Claude and other LLMs work under the hood

⏱️ 15m→
12
📉

Overfitting und Underfitting: Warum ML-Modelle versagen

Understand the two most common machine learning failure modes — overfitting and underfitting — with clear examples and how to fix them.

⏱️ 25m→
13
⚙️

Feature Engineering: Maschinen beibringen, was wichtig ist

Learn how feature engineering transforms raw data into powerful machine learning inputs — the skill that separates good models from great ones.

⏱️ 30m→
14
🔀

Überwachtes vs unüberwachtes Lernen: Hauptunterschiede erklärt

A clear comparison of supervised and unsupervised machine learning — when to use each approach, with real-world examples and algorithms.

⏱️ 25m→
15
🌳

Entscheidungsbäume: der Algorithmus, den man auf Papier zeichnen kann

Learn how decision trees work, why they're one of the most intuitive ML algorithms, and when to use them.

⏱️ 25m→
16
🔵

Clustering: Wie KI Muster ohne Etiketten findet

Understand clustering — a key unsupervised learning technique — through K-Means, hierarchical clustering, and real-world applications.

⏱️ 25m→
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