Lernbereich
Der zentrale Einstieg in alle Lerninhalte — geführt oder frei, ganz wie du magst.
Das Fundament
Holt Anwender ohne jegliches Vorwissen ab. Wer einen Computer bedienen kann, startet hier.
Operation & Command Line
Wie ein Computer funktioniert, was APIs sind, wie man ein Terminal bedient, Git nutzt und Open Source versteht.
Du verstehst, wie Computer arbeiten, navigierst sicher im Terminal, nutzt Git und verstehst Open Source.
Wie ein Computer "denkt"
CPU, GPU, RAM, Festplatte und Binärcode — die Hardware-Grundlagen.
Das Internet & APIs
Client, Server, HTTP-Requests und APIs als Schnittstellen.
Das Terminal
GUI vs. CLI, Pfade und die wichtigsten Befehle.
Versionskontrolle mit Git
Repository, Commit, Branch und GitHub als Cloud-Speicher.
Open Source vs. Closed Source
Quellcode, Lizenzen (GPL, MIT) und warum Transparenz wichtig ist.
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Python & Programmier-Logik
Von Variablen über Kontrollstrukturen und Funktionen bis zu Klassen, Packages und virtuellen Umgebungen.
Du programmierst in Python, verstehst Datentypen, Kontrollstrukturen, OOP und richtest saubere Entwicklungsumgebungen ein.
Variablen & Datentypen
String, Integer, Float, Boolean und Zuweisungen.
Kontrollstrukturen
If/Else-Verzweigungen und Schleifen (For, While).
Funktionen
Parameter, Return-Werte und modularer Code.
Wenn Code bricht (Fehler & Debugging)
Syntax Error vs. Logic Error, Try/Catch und Stack Traces lesen.
Listen & Dictionaries
Arrays, Key-Value-Stores und Index-basierter Zugriff.
Objektorientierung (Klassen & Objekte)
Klasse, Objekt, Methode und Attribut — der Bauplan für komplexen Code.
Externe Code-Bibliotheken (Packages)
Pip, Dependencies, Import — das Rad nicht neu erfinden.
Die Isolations-Blase (Virtual Environments / Docker)
venv, Container und reproduzierbare Umgebungen.
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Die Werkstatt
Praxis für Macher. Fokus auf Anwendung, Tools und moderne Workflows.
Generative Kunst (Bilder & Video)
Bild-Generierung, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet und Workflow-Optimierung.
Du generierst eigene Bilder mit Stable Diffusion, verstehst Text-to-Image und beherrschst LoRA, ControlNet und Upscaling.
Bild-Generierung (Vom Text zum Pixel)
Verfügbar ab 26. Aug. 2026
Das Werkzeug (Stable Diffusion Forge)
Verfügbar ab 26. Aug. 2026
Kontrolle & Finetuning
Verfügbar ab 26. Aug. 2026
Workflow-Optimierung
Verfügbar ab 26. Aug. 2026
GANs — Interaktive Demo
Erlebe interaktiv, wie GANs Bilder erzeugen.
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Lokale Sprachmodelle
Das Hugging-Face-Ökosystem, Modelle lokal betreiben und Quantisierung verstehen.
Du verstehst Hugging Face, bringst Modelle auf deinen PC und verstehst Quantisierung.
Das Ökosystem (Hugging Face)
Verfügbar ab 9. Sept. 2026
Modelle auf den eigenen PC bringen
Verfügbar ab 9. Sept. 2026
Quantisierung (Modelle schrumpfen)
Verfügbar ab 9. Sept. 2026
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Agenten & Automatisierung
System Prompts, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, APIs und No-Code-Workflows.
Du erstellst System Prompts, baust RAG-Pipelines, nutzt Function Calling und automatisierst Workflows mit n8n.
Dem Modell eine Aufgabe geben (System Prompts)
System Prompt, Roleplay, One-Shot vs. Few-Shot.
Prompt Engineering (Chain of Thought)
Zero-Shot, Chain-of-Thought und Halluzinations-Vermeidung.
Eigene Daten anbinden (RAG)
Retrieval-Augmented Generation, Chunking, Embeddings und Vector Database.
Function Calling (Wenn KI Knöpfe drückt)
JSON-Output, Tool Use — die KI entscheidet, welches Werkzeug sie ausführt.
Schnittstellen nutzen (APIs & MCP)
API Key, Model Context Protocol und Serverarchitektur für KI-Agenten.
No-Code Workflows (n8n)
Trigger, Node, Workflow Automation und Webhooks.
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KI in der Softwareentwicklung
Vibecoding, Context Engineering und agentic Coding — die neue Art zu programmieren.
Du programmierst mit KI, beherrschst Context Engineering und nutzt autonome Coding-Agenten.
Natural Language Programming (Vibecoding)
Verfügbar ab 7. Okt. 2026
Context Engineering
Verfügbar ab 7. Okt. 2026
Agentic Coding (KIs, die selbst tippen)
Verfügbar ab 7. Okt. 2026
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Die Akademie
Der tiefgründige Informatik-Track. Entspricht KI-Modulen eines Studiums, aber barrierefrei.
Informatik-Strukturen & Algorithmen
Was Algorithmen sind, wie sie skalieren und welche Datenstrukturen die Informatik antreiben.
Du verstehst Algorithmen, Big-O-Notation, Rekursion und die wichtigsten Datenstrukturen (linear, hierarchisch, schlüsselbasiert).
Was ist ein Algorithmus?
Determinismus, Endlichkeit, Eingabe/Ausgabe — das Kochrezept der Maschinen.
Algorithmische Komplexität (Big-O)
Skalierung verstehen: linear, quadratisch, exponentiell.
Datenstrukturen I (Linear)
Array, Linked List, Stack, Queue.
Rekursion
Base Case, Recursive Call und Stack Overflow — Schleifen auf Steroiden.
Datenstrukturen II (Hierarchisch & Vernetzt)
Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.
Datenstrukturen III (Schlüsselbasiert)
Hash Table, Key-Value Pair und Caching.
Travelling Salesman — wenn Ausprobieren zu lange dauert
Die erste Demo dieses Pfads: Finde die kürzeste Rundreise durch viele Städte — ein NP-schweres Problem, das die Grenzen roher Rechengewalt zeigt und warum wir clevere Heuristiken wie Simulated Annealing brauchen.
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Mathematik der Daten
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung als Fundament für Machine Learning.
Du verstehst Lageparameter, Streuung, Verteilungen, Korrelation, Wahrscheinlichkeit und den Satz von Bayes.
Lageparameter (Wo ist die Mitte?)
Durchschnitt, Median und Ausreißer.
Streuung (Wie weit weg von der Mitte?)
Varianz, Standardabweichung und Spannweite.
Verteilungen (Die Form der Daten)
Normalverteilung, Schiefe und Long-Tail.
Verbindungen zwischen Daten
Korrelation, Kausalität und Confounder.
Wahrscheinlichkeit & Erwartungswert
Wahrscheinlichkeit, Erwartungswert und Risiko/Nutzen-Rechnung.
Bayes & Bedingte Wahrscheinlichkeit
Der Satz von Bayes: Mit neuem Wissen die Meinung anpassen.
Naive Bayes — Interaktive Demo
Klassifiziere Texte live mit dem Naive-Bayes-Algorithmus.
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Lineare Algebra & Calculus
Vektoren, Matrizen, Tensoren, Ableitungen und die Kettenregel — die Sprache von Deep Learning.
Du verstehst Vektoren, Matrizen, Tensoren, Ableitungen, partielle Ableitungen und die Kettenregel als Grundlage für Backpropagation.
Räume und Richtungen (Vektoren)
Skalar, Vektor, Dimensionalität und Vektorraum.
Datentabellen & Transformationen (Matrizen)
Matrix, Matrizenmultiplikation, Transformation und Skalarprodukt.
Tensoren (Die Sprache der GPUs)
Tensor als n-dimensionales Array, Batching und Shape.
Veränderung messen (Ableitungen)
Steigung, Rate of Change und Minima/Maxima.
Partielle Ableitungen & Der Gradient
Mehrdimensionale Steigung und der Gradientenvektor.
Verschachtelte Funktionen (Kettenregel)
Funktionskomposition und Chain Rule — die Vorstufe zu Backpropagation.
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Klassische, Symbolische KI
Von Turing über Suche, Heuristiken und Spieltheorie bis zu Expertensystemen und dem KI-Winter.
Du verstehst die Wurzeln der KI, navigierst Zustandsräume, beherrschst Pathfinding und Spieltheorie und kennst die Lehren des KI-Winters.
Die Geburt der KI (Von Turing bis Dartmouth)
Turing-Test, Dartmouth-Konferenz (1956), ELIZA — der historische Rahmen.
Suche im Graphen
Zustandsraum, Breitensuche (BFS) und Tiefensuche (DFS).
Heuristiken & Pathfinding
Heuristik, Kostenfunktion, Dijkstra und der A*-Algorithmus.
A* Pathfinding — Interaktive Demo
Sieh A* und Dijkstra in Aktion beim Navigieren durch ein Labyrinth.
OptionalAgenten in Konflikten (Spieltheorie)
Multi-Agent-Systeme, Nullsummenspiel und Nash-Gleichgewicht.
MinMax & Pruning
Entscheidungsbaum, MinMax-Strategie und Alpha-Beta-Pruning.
MinMax — Interaktive Demo
Spiele Tic-Tac-Toe gegen eine unbesiegbare MinMax-KI.
OptionalRegeln & Logik (Expertensysteme)
Expertensystem, Inferenz-Engine, If-Then-Rules und kombinatorische Explosion.
Regelbasierte KI — Interaktive Demo
Erlebe interaktiv, wie ein Expertensystem logische Kausalketten bildet.
OptionalELIZA Chatbot — Interaktive Demo
Chatte mit dem ersten regelbasierten Therapeuten-Bot der Geschichte.
OptionalDer KI-Winter (Scheitern & Lehren)
Lighthill-Report, überzogene Versprechen und warum symbolische KI an Komplexität scheiterte.
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Machine Learning Fundamentals
Der Paradigmenwechsel: Vom Programmieren zum Trainieren — Supervised, Unsupervised und die Werkzeuge der Bewertung.
Du verstehst ML-Paradigmen, trainierst Supervised-Learning-Modelle, bewertest mit Metriken und kennst Overfitting und Unsupervised Learning.
Programmieren vs. Trainieren
Machine Learning, Trainingsdaten, Modell und Inferenz.
Supervised Learning (Lernen mit Lehrer)
Label, Features, Target, Klassifikation vs. Regression.
Lineare & Logistische Regression
Ausgleichsgerade, Sigmoid und Fehlerfunktion (MSE).
Das Rohmaterial (Data Engineering)
Feature Engineering, Missing Values und Normalisierung.
Parameter vs. Hyperparameter
Was die KI selbst lernt vs. was der Mensch einstellt.
Wenn der Schüler auswendig lernt
Overfitting, Underfitting, Train-Test-Split und Validation Set.
Modelle bewerten
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrix.
Unsupervised Learning (Struktur im Chaos)
Clustering (k-Means), Dimensionalitätsreduktion (PCA) und Anomalieerkennung.
Supervised Learning — Interaktive Demo
Trainiere ein Modell und beobachte die Entscheidungsgrenze.
OptionalK-Means Clustering — Interaktive Demo
Sieh zu, wie K-Means Datenpunkte in Gruppen sortiert.
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Deep Learning (Die Neuronale Revolution)
Vom künstlichen Neuron über Aktivierung, Hidden Layers und Loss-Funktionen bis zu Gradient Descent und Backpropagation.
Du verstehst neuronale Netze vom Perceptron bis zur Backpropagation und kannst den vollständigen Trainingsprozess nachvollziehen.
Das künstliche Neuron
Verfügbar ab 15. Juli 2026
Perceptron — Interaktive Demo
Trainiere das einfachste neuronale Netz Schritt für Schritt.
OptionalDer Zündfunke (Aktivierung)
Verfügbar ab 15. Juli 2026
Das Netzwerk (Hidden Layers)
Verfügbar ab 15. Juli 2026
Wie die KI berechnet, wie falsch sie liegt
Verfügbar ab 15. Juli 2026
Der Weg ins Tal (Gradient Descent)
Verfügbar ab 15. Juli 2026
Das Herzstück des Lernens (Backpropagation)
Verfügbar ab 15. Juli 2026
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Moderne Architekturen (GenAI)
Von Tokenisierung über Embeddings, CNNs, RNNs und Transformers bis zu LLMs, Transfer Learning und Diffusion.
Du verstehst Tokenisierung, Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning, Sampling und Diffusion.
Tokenisierung (Das Alphabet der Maschinen)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Embeddings & Latent Space
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Computer Vision (CNNs)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Zeit & Sequenzen (RNNs)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Der Durchbruch (Transformers & Attention)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Große Sprachmodelle (LLMs)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Transfer Learning & Fine-Tuning
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Sampling & Temperature
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
Generative Bildmodelle (Diffusion)
Verfügbar ab 12. Aug. 2026
GANs — Interaktive Demo
Erlebe interaktiv, wie GANs Bilder erzeugen.
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Reinforcement Learning
Lernen durch Belohnung: Vom Grundprinzip über Q-Learning bis zu RLHF.
Du verstehst Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning und RLHF — wie ChatGPT Höflichkeit lernt.
Zuckerbrot und Peitsche (Das Prinzip)
Verfügbar ab 23. Sept. 2026
Strategien entwickeln (Q-Learning & MDPs)
Verfügbar ab 23. Sept. 2026
Q-Learning — Interaktive Demo
Beobachte, wie ein Agent per Q-Learning den Ausgang findet.
OptionalRLHF (Wie LLMs Höflichkeit lernen)
Verfügbar ab 23. Sept. 2026
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Gesellschaft & Inklusion
Gesellschaftliche und rechtliche Implikationen, zugeschnitten auf Zielgruppen.
Ethik & Mythen
Bewusstsein, Bias, Copyright und Prompt Injections — die kritischen Fragen rund um KI.
Du unterscheidest AGI von Stochastik, verstehst Trainings-Bias analytisch, kennst Copyright-Fragen und Prompt-Injection-Risiken.
Bewusstsein vs. Wahrscheinlichkeit
Verfügbar ab 29. Juli 2026
Bias & Datenqualität
Verfügbar ab 29. Juli 2026
Copyright & Datenraub
Verfügbar ab 29. Juli 2026
Sicherheit & Prompt Injections
Verfügbar ab 29. Juli 2026
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Europa & Recht
EU AI Act, Regulierung von Foundation Models und Datenschutz bei KI-Anwendungen.
Du verstehst den EU AI Act, die Transparenzpflichten für Foundation Models und DSGVO-Implikationen für KI.
Der EU AI Act
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
Regulierung von Foundation Models
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
Datenschutz & KI (DSGVO)
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
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Für Senioren (KI im Alltag)
Ein digitaler Helfer, Sicherheit im Netz und Souveränität behalten.
Du nutzt KI als Alltagshelfer, erkennst Betrugsmaschen und behältst die Kontrolle über deine Daten.
Ein Digitaler Helfer
Sprachassistent, Übersetzung und Vorlesen.
Erster KI-Kontakt — Interaktive Demo
Ein sicherer erster Dialog mit einem einfachen Chatbot.
OptionalSicherheit & Betrugsschutz
Enkeltrick 2.0, Voice Cloning und Phishing-Detection.
E-Mail-Schutzschild — Interaktive Demo
Erlebe, wie ein Spamfilter verdächtige E-Mails erkennt.
OptionalSouveränität behalten
Opt-Out bei Anbietern und Datenfreigabe kontrollieren.
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Für Schüler & Studenten
Lernen mit KI statt Schummeln, Deepfakes erkennen und Quellen kritisch prüfen.
Du nutzt KI als Lern-Tutor, erkennst Deepfakes und synthetische Medien und prüfst Quellen kritisch.
Lernen mit KI (Statt Schummeln)
Sokratischer Dialog, Lern-Tutor und Halluzinationen kritisch hinterfragen.
Wahrheit im Netz
Deepfakes, Quellenprüfung und synthetische Medien.
Autos lernen fahren — Interaktive Demo
Beobachte, wie Autos durch Neuroevolution lernen, eine Rennstrecke zu meistern. Fahre selbst und vergleiche dich mit der KI.
OptionalGegen den Computer spielen — Interaktive Demo
Tritt gegen eine KI an, die per MinMax den besten Zug wählt.
OptionalDer älteste Chatbot — Interaktive Demo
Chatte mit ELIZA, dem ersten Chatbot der Geschichte.
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Sammelsurium
Eine wachsende Vitrine für Demos, die in keinen Fach-Pfad passen — Klassiker, Kuriositäten, kleine Eigenbrötler.
Sammelsurium
Hier landen Demos, die in keinen anderen Pfad gehören wollen — Klassiker, Kuriositäten, kleine Eigenbrötler. Eine wachsende Vitrine ohne gemeinsamen Lehrplan. Manchmal zieht eine in einen Fach-Pfad weiter, manchmal stößt eine Neue dazu.
Du bekommst eine kuratierte Auswahl Demos, die einzeln stehen — als Streifzug für zwischendurch. Reine Neugier, keine Hausaufgaben.
Boids — Schwarmverhalten
Drei einfache Regeln pro Vogel, daraus entsteht ein Schwarm ohne Anführer.
OptionalEvolution — Mutation und Auslese
Generationen kleiner Lebewesen werden zufällig verändert und ausgewählt — Evolution zum Zuschauen.
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