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Was ist KI? Eine freundliche Einführung
Wie Maschinen lernen – Das Geheimnis hinter intelligenter Software
KI in Ihrer Tasche – Wie Ihr Telefon jeden Tag KI nutzt
ChatGPT und KI-Chatbots – Was sie sind und wie sie funktionieren
Ihr erstes KI-Experiment – Probieren Sie KI selbst aus
Die Geschichte der KI – von Turing bis zu Transformers
Arten von KI – schmale, allgemeine und Superintelligenz
KI vs. menschliche Intelligenz – Was Maschinen können und was nicht
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KI-Mythen entlarvt – Fakten von Science-Fiction trennen
Neuronale Netze: Wie Maschinen tatsächlich denken
KI-Ethik und Voreingenommenheit: Wenn Maschinen etwas falsch machen
Wie KI Wissenschaft und Forschung verändert
KI und menschliche Kreativität: Partner, keine Rivalen
KI und die Zukunft der Arbeit: Welche Arbeitsplätze sich verändern werden
KI-Sicherheit: Warum sie für alle wichtig ist
KI und Klimawandel: Teil des Problems oder der Lösung?

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Arrays und Hash-Maps – Wie KI Daten speichert und abruft
Strings und Textverarbeitung – Wie KI Text liest und versteht
Sortieren und Suchen – Wie KI Ergebnisse einordnet und findet
Verknüpfte Listen und Stapel – Die dynamischen Strukturen hinter KI
Visualisierte Bäume und Diagramme – Wie KI Beziehungen abbildet
Haufen und Prioritätswarteschlangen – das Schweizer Taschenmesser unter den Vorstellungsgesprächen
Binäre Suchmuster – Jenseits sortierter Arrays
Rekursion und Backtracking – Rätsel lösen wie ein Computer
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Matrix- und Gitterprobleme – BFS zu Gittern und Inselzählung

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Die Interviewlandschaft verstehen
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Karriereübergänge zur KI
Das Growth Mindset für Vorstellungsgespräche
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Wie Daten KI antreiben – der Treibstoff hinter jedem intelligenten System
Algorithmen erklärt – Die Rezepte hinter jedem KI-System
Einführung in neuronale Netze – Wie KI in Schichten denkt
KI-Modelle trainieren – Maschinen beibringen, intelligenter zu werden
KI-Ethik und Voreingenommenheit – Die menschliche Seite der künstlichen Intelligenz
Backpropagation – Das Kalkül hinter dem Lernen
Verlustfunktionen und Optimierer – Wie KI aus Fehlern lernt
Tokenisierung – Wie KI Text liest
Einbettungen und Vektordatenbanken – Wie KI die Bedeutung versteht
Bewertungsmetriken – Ist Ihre KI tatsächlich gut?
Große Sprachmodelle verstehen
Über- und Unteranpassung: Warum ML-Modelle scheitern
Feature Engineering: Maschinen beibringen, worauf es ankommt
Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen: Erklärung der wichtigsten Unterschiede
Entscheidungsbäume: Der Algorithmus, den Sie auf Papier zeichnen können
Clustering: Wie KI Muster ohne Etiketten findet

AI Chisel

Zwei Zeiger und ein Schiebefenster – Wie KI Daten effizient scannt
Bäume und binäre Suche – Wie KI schnelle Entscheidungen trifft
Graphalgorithmen – Wie KI durch Netzwerke navigiert
Dynamische Programmierung – Wie KI komplexe Probleme löst, indem sie sie aufschlüsselt
Deep Dive zu Hash-Tabellen – Der Motor hinter schnellen KI-Suchen
Versuche und Präfixbäume – Autovervollständigung, Rechtschreibprüfung und IP-Routing
Union-Find – Verbundene Komponenten und Netzwerkerkennung
Monotoner Stapel und Warteschlange – das nächste größere Element und darüber hinaus
Intervallprobleme – Zusammenführen, Einfügen und Planen
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Das STAR-Interview-Framework
Beherrschung verhaltensbezogener Interviews
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Konfliktlösungsgeschichten
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Narrative über Misserfolg und Wachstum
Management von Up und Stakeholdern
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Computer Vision – Wie KI lernt, die Welt zu sehen
Verarbeitung natürlicher Sprache – Wie KI die menschliche Sprache versteht
KI im Gesundheitswesen: Leben retten mit Algorithmen
Empfehlungssysteme – Wie Netflix, Spotify und TikTok wissen, was Sie wollen
Sprach-KI und Spracherkennung – Wie Maschinen lernen zuzuhören
Generative KI – Wie Maschinen Kunst, Musik und Code erstellen
Reinforcement Learning – Wie KI durch Handeln lernt
Multimodale KI - Wenn KI gleichzeitig sieht, hört und liest
KI und Robotik – Von Fabrikwaffen zu humanoiden Helfern
Autonome Fahrzeuge – Wie selbstfahrende Autos denken
Prompt Engineering: Die Kunst, mit KI zu sprechen
Transformers erklärt: Die Architektur hinter ChatGPT
Reinforcement Learning: KI durch Versuch und Irrtum lehren
Feinabstimmung von LLMs: Anpassen der KI an Ihren Anwendungsfall

AI Craft

Grundlagen des Systemdesigns – Die Bausteine skalierbarer Systeme
Entwerfen Sie einen URL-Shortener – Ihr erstes Systemdesign-Interview
Entwerfen Sie eine Chat-Anwendung – Echtzeitkommunikation im großen Maßstab
Entwerfen Sie eine Empfehlungs-Engine – KI-gestützte Personalisierung im großen Maßstab
Entwerfen Sie eine KI-API-Plattform – um Millionen Menschen mit Vorbildern zu versorgen
Entwerfen Sie einen Ratenbegrenzer – APIs im großen Maßstab schützen
Entwerfen Sie ein Benachrichtigungssystem – Push, E-Mail und SMS im Milliardenmaßstab
Entwerfen Sie eine Video-Streaming-Plattform – YouTube/Netflix-Architektur
Entwerfen Sie einen Webcrawler - So indiziert Google das Internet
Entwerfen Sie einen verteilten Cache – Redis-Architektur von Grund auf

Technische Interviews

Datenstrukturen für Interviews
Algorithmusmuster und -strategien
Grundlagen des Systemdesigns
API-Design-Interviews
Code-Review-Interviews
Debuggen unter Druck
Beherrschung der Komplexitätsanalyse
Best Practices für Live-Codierung

AI Canopy

Große Sprachmodelle - Die Motoren hinter moderner KI
Prompt Engineering – Die Kunst und Wissenschaft, mit KI zu sprechen
Tiefe neuronale Netze - CNNs, RNNs und Transformatoren erklärt
Feinabstimmung und RAG - Wie Unternehmen KI für ihre Daten anpassen
KI-Agenten und autonome Systeme - Die nächste Grenze
Aufmerksamkeit und Transformatoren – Die Architektur, die alles veränderte
Skalierung von Gesetzen und Schulungen im großen Maßstab - Warum größere Modelle intelligenter werden
RLHF und Ausrichtung - Wie ChatGPT menschliche Werte lernt
Agentische Arbeitsabläufe - Aufbau von KI-Systemen mit mehreren Agenten
KI-Sicherheit und Red Teaming – KI-Systeme brechen und verteidigen
RAG-Systeme in der Praxis
Tool-verwendende Agenten und MCP
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Interviews zum ML-Systemdesign
Tiefe Einblicke in die Modellbewertung
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Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche im Bereich Computer Vision
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KI-Produkte bauen - vom Prototyp bis zur Produktion
Das Open-Source-KI-Ökosystem - Tools, Modelle und Communities
Die Zukunft der KI – Was kommt und wo Sie hineinpassen
KI-Startups und Geschäftsmodelle – Wie man KI aufbaut und monetarisiert
Tragen Sie zu Open Source bei – bauen Sie Ihren Ruf auf und geben Sie etwas zurück
MLOps und Bereitstellung – Modelle vom Notebook in die Produktion bringen
Edge AI – Ausführen von Modellen auf Telefonen, Browsern und IoT-Geräten
KI-Verordnung – Das EU-KI-Gesetz, die DSGVO und die globale Richtlinie
KI-Infrastruktur - GPUs, TPUs und der Cloud Battle
Verantwortungsvolle KI-Governance – Teams aufbauen, die ethisch einwandfrei liefern

AI Masterpiece

Engineering-Portfolio - Erstellen Sie ein Profil, das Ihnen Vorstellungsgespräche verschafft
Vollständiges Scheininterview – 60-minütige Simulation eines leitenden Ingenieurs
Entwerfen Sie den KI-Feed von Twitter – eine End-to-End-Fallstudie
Erstellen Sie Ihr eigenes KI-Projekt – von der Idee bis zum bereitgestellten Produkt
Karriere-Roadmap 2026 – Die gefragtesten Fähigkeiten und wie man sie erlangt
End-to-End-ML-Pipeline – von Rohdaten bis zum bereitgestellten Modell
Kaggle-Wettbewerbsleitfaden – Wie man auf Kaggle an Wettbewerben teilnimmt (und lernt).
Lesen von Forschungspapieren – Wie man KI-Papiere versteht und umsetzt
Systemdesign-Mock-Interview – eine 45-minütige Simulation eines leitenden Ingenieurs
Versenden Sie ein Open-Source-KI-Projekt – Ihr Meisterwerk

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Verhandeln Sie Ihr technisches Angebot
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Strategie für die ersten 90 Tage
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What Is Jev? Inside TypeSafe AI's 'System One' Models and Why They Matter
Agentic AI, Workflows, and GitHub: How Software Started Building Itself
Vibe Coding, Explained: What It Is, Where It Shines, and Where It Bites
What Is MCP? The Model Context Protocol, Explained Simply
KI-Startups, die man im Jahr 2026 im Auge behalten sollte: Unternehmen, die Branchen neu gestalten
Lernen Sie Python für KI: Das minimale Python, das Sie tatsächlich brauchen
Maschinelles Lernen ohne Codierung: 7 Tools, die die schwere Arbeit erledigen
KI-Bilderzeugung im Jahr 2026: DALL-E, Midjourney und stabile Diffusion im Vergleich
KI-Agenten im Jahr 2026: Wie autonome KI alles verändert
Die Energiekrise der KI: Können Rechenzentren und der Planet koexistieren?
Apples AI App Store: Wie Siri-Erweiterungen Ihr iPhone für immer verändern werden
Das EU-KI-Gesetz im Jahr 2026: Was Entwickler und Unternehmen wissen müssen
Warum OpenAI Sora getötet hat: Aufstieg und Fall der KI-Videogenerierung
Stand der Open-Source-KI im Jahr 2026: Die Modelle, Tools und Communities, die den Weg weisen
KI für Unternehmen: Anwendungsfälle aus der Praxis und erste Schritte
Die 30 wichtigsten Fragen und Antworten zu KI-Interviews für 2026
KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?
Die besten KI-Zertifizierungen, die es im Jahr 2026 zu erhalten lohnt (kostenlos und kostenpflichtig)
So erstellen Sie Ihren ersten KI-Chatbot: Schritt-für-Schritt-Anleitung (2026)
Computer Vision erklärt: Wie KI Bilder sieht und versteht
Erklärte neuronale Netze: Ein visueller Leitfaden für Anfänger
Transformers verstehen: Die Architektur hinter ChatGPT
Was ist Natural Language Processing (NLP)? Ein Leitfaden für Anfänger
Was ist RAG? Retrieval-Augmented Generation einfach erklärt
Wir stellen vor: Career Ready: Ihr KI-Karriere-Launchpad
Von Freemium zu Premium: Die neuen Lernstufen von AI Edacamy
Warum wir die KI-Bildungsakademie aufgebaut haben
KI-Karrierewege im Jahr 2026: Welche Rolle passt zu Ihnen?
KI für Lehrer: Wie Pädagogen KI im Klassenzimmer einsetzen können
Die 15 besten kostenlosen KI-Tools für Studenten im Jahr 2026 (nach Anwendungsfall geordnet)
KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist der wahre Unterschied?
Beste kostenlose ChatGPT-Alternativen im Jahr 2026: Ehrlicher Vergleich
So lernen Sie KI im Jahr 2026 von Grund auf (vollständige Roadmap)
Neuronale Netze einfach erklärt: Wie KI-Gehirne tatsächlich funktionieren
Prompt Engineering: Der komplette Einsteigerleitfaden (2026)
Verantwortungsvolle KI: Ethik, Voreingenommenheit und warum sie wichtig ist
Was ist generative KI? Ein vollständiger Leitfaden für Anfänger (2026)
So lernen Sie KI im Jahr 2026 kostenlos: Eine vollständige Roadmap für Anfänger
Maschinelles Lernen für Anfänger: Alles, was Sie wissen müssen (Leitfaden 2026)
Was ist künstliche Intelligenz? Ein einfacher Leitfaden für absolute Anfänger
5 KI-Konzepte, die jeder kennen sollte (einfach erklärt)
Wie wir mit Next.js und MDX eine mehrsprachige KI-Bildungsplattform aufgebaut haben
Willkommen bei AI Educamy – kostenlose KI-Ausbildung für alle
Warum im Jahr 2026 jeder KI lernen sollte – auch wenn Sie nicht technisch versiert sind
Das Tempo der KI ist nicht das Problem – unsere Bereitschaft ist es

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