Drei Stufen, ein zusammenhängender Lernpfad
Von der ersten Codezeile bis zur fertigen KI-Anwendung – tensorwera bietet drei aufbauende Kurse, die sich inhaltlich aufeinander beziehen und in der Tiefe zunehmen.
Zur StartseiteWie unsere Kurse aufgebaut sind
Konzept
Jedes Modul beginnt mit einer klaren Erklärung des zugrunde liegenden Konzepts – knapp, ohne unnötigen Umweg.
Anwendung
Eine praktische Übungsaufgabe setzt das Konzept sofort um – mit echtem Code, echten Daten, echten Fehlern.
Feedback
Die eingereichte Lösung wird von einem Tutor gelesen und kommentiert. Daraus ergibt sich der Einstieg ins nächste Modul.
Einführung in die Programmierung für KI
Ein Grundlagenkurs für Personen ohne Coding-Erfahrung. Der Kurs vermittelt, wie Programmieren funktioniert, und wendet das direkt auf kleine Datenaufgaben an – dem Kernbereich, der in KI-Projekten immer vorkommt. Die Beispiele folgen einem funktionalen Stil: klar, nachvollziehbar, ohne Klassen-Overhead.
Kursinhalt
- Grundlagen: Variablen, Schleifen, Funktionen
- Arbeiten mit Listen und einfachen Datensätzen
- Lesen und Schreiben von CSV-Dateien
- Erste Visualisierungen mit Python
- 6 wöchentliche Übungsaufgaben mit Tutor-Feedback
- Zugang zur Lernenden-Community
Ablauf
- Wo. 1–2 Programmiergrundlagen und Umgebung einrichten
- Wo. 3–4 Datenstrukturen und einfache Auswertungen
- Wo. 5–6 Mini-Projekt: Datensatz bereinigen und darstellen
Praktisches Machine Learning
Ein Mittelstufenkurs für Lernende, die bereits programmieren können. Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau, dem Testen und dem schrittweisen Verbessern von Modellen – mit gängigen Open-Source-Bibliotheken. Code-Reviews durch Tutoren helfen dabei, nicht nur funktionierende, sondern auch gut lesbaren Code zu schreiben.
Kursinhalt
- Datenvorbereitung und Feature Engineering
- Klassische ML-Algorithmen in der Praxis
- Modelle bewerten, vergleichen und verbessern
- Code-Reviews durch Tutor
- Abschluss-Portfolioprojekt mit Dokumentation
- Mentor-Unterstützung über Community
Ablauf
- Wo. 1–3 Daten und Vorbereitung
- Wo. 4–7 Modelle aufbauen und auswerten
- Wo. 8–10 Portfolioprojekt und Code-Review
KI-Systeme in der Praxis
Ein Fortgeschrittenenkurs für Lernende mit soliden ML-Grundlagen. Der Kurs behandelt den Aufbau und Betrieb von KI-Anwendungen – inklusive Evaluierung, Fehlersuche und verantwortungsvollem Einsatz. Das Abschlussprojekt ist eine vollständige kleine Anwendung, die selbst entwickelt und dokumentiert wird.
Kursinhalt
- Aufbau vollständiger KI-Anwendungen
- Evaluierung und systematische Fehleranalyse
- Verantwortungsvoller KI-Einsatz: Grenzen und Risiken
- Regelmässige 1:1-Sitzungen mit Senior-Mentor
- Capstone-Abschlussprojekt mit Abnahme
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Ablauf
- Wo. 1–4 Systemarchitektur und Evaluation
- Wo. 5–9 Entwicklung der eigenen Anwendung
- Wo. 10–12 Abschluss, Dokumentation, Abnahme
Welcher Kurs passt zu mir?
| Merkmal | Stufe 1 | Stufe 2 | Stufe 3 |
|---|---|---|---|
| Dauer | 6 Wochen | 10 Wochen | 12 Wochen |
| Voraussetzungen | Keine | Grundl. Coding | ML-Kenntnisse |
| Tutor-Feedback | |||
| 1:1-Mentoring | |||
| Abschlussprojekt | Mini-Projekt | Portfolio | Capstone |
| Preis | CHF 170 | CHF 530 | CHF 950 |
Stufe 1 – ideal für
Quereinsteiger, die das erste Mal programmieren und verstehen möchten, was KI überhaupt mit Code zu tun hat.
Stufe 2 – ideal für
Lernende mit etwas Coding-Erfahrung, die konkret mit Machine Learning anfangen und eigene Modelle aufbauen möchten.
Stufe 3 – ideal für
Erfahrene Lernende, die eine vollständige KI-Anwendung aufbauen und dabei tief in Evaluierung und Systemdesign einsteigen möchten.
Was alle Kurse gemeinsam haben
Datenschutz (DSG)
Lernendendaten nach Schweizer Datenschutzgesetz, keine Weitergabe.
Vollständig Deutsch
Alle Lektionen, Aufgaben und Kommunikation in deutscher Sprache.
Open-Source-Tools
Keine proprietären Plattformen, keine Extrakosten für Software.
Ethisch fundiert
KI-Grenzen und Verantwortung werden in jedem Kurs thematisiert.
Noch unsicher, welcher Kurs passt?
Schreiben Sie uns kurz Ihren Hintergrund – wir helfen Ihnen, den richtigen Einstiegspunkt zu finden.
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