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, eine Entwicklungsumgebung einrichtet, 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.
Deine Entwicklungsumgebung
Demnächst verfügbar
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)
Text-to-Image, Prompting und Seed (Zufallswert).
Das Werkzeug (Stable Diffusion Forge)
UI, lokaler VRAM und Generierungsgeschwindigkeit.
Kontrolle & Finetuning
LoRA, Inpainting und Outpainting.
Workflow-Optimierung
ControlNet (Posen, Kanten) und Upscaling.
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 23. Sept. 2026
Modelle auf den eigenen PC bringen
Verfügbar ab 23. Sept. 2026
Quantisierung (Modelle schrumpfen)
Verfügbar ab 23. 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, Harness Engineering und agentic Coding — die neue Art zu programmieren.
Du programmierst mit KI, beherrschst Context Engineering, baust die Umgebung um den Agenten und nutzt autonome Coding-Agenten.
Natural Language Programming (Vibecoding)
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
Context Engineering
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
Harness Engineering (Leitplanken statt Hoffnung)
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
Agentic Coding (KIs, die selbst tippen)
Verfügbar ab 21. Okt. 2026
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Softwarequalität & Testen
Tests lesen, Maschinenprüfungen einordnen, Änderungen abnehmen und Geheimnisse schützen — Qualität ohne Programmierkenntnisse.
Du liest einen Test und erkennst, was er wirklich prüft, ordnest rote Maschinenprüfungen ein, stellst einem Agenten die drei Fragen, deren Antwort du selbst nachprüfen kannst, und weißt, was niemals in ein Repository gehört.
Tests verstehen, wenn der Agent sie schreibt
Verfügbar ab 18. Nov. 2026
Gates: das Sicherheitsnetz aus Maschinenprüfungen
Verfügbar ab 18. Nov. 2026
Review ohne Programmierkenntnisse
Verfügbar ab 18. Nov. 2026
Geheimnisse & Sicherheit: Was nie ins Repository darf
Verfügbar ab 18. Nov. 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.
OptionalEntscheidungsbaum — der gläserne Klassifikator
Sieh zu, wie ein Baum aus Ja/Nein-Fragen die Daten zerlegt — und beobachte live, wie er bei zu vielen Fragen ins Overfitting kippt. Der transparenteste Algorithmus im ML-Werkzeugkasten.
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
Perceptron, Gewichte, Bias und Summation.
Perceptron — Interaktive Demo
Trainiere das einfachste neuronale Netz Schritt für Schritt.
OptionalDer Zündfunke (Aktivierung)
Linearität vs. Nicht-Linearität, ReLU und Sigmoid.
Das Netzwerk (Hidden Layers)
Deep Neural Network, Hidden Layer und Forward Pass.
Neural Network Playground — Interaktive Demo
Baue eigene Netz-Architekturen, trainiere live und sieh Backpropagation in Aktion.
OptionalWie die KI berechnet, wie falsch sie liegt
Loss-Funktion, Mean Squared Error und Cross-Entropy.
Der Weg ins Tal (Gradient Descent)
Gradientenabstieg, Learning Rate und lokales/globales Minimum.
Gradient Descent — Interaktive Demo
Sieh dem Optimizer beim Abstieg ins Tal zu — Schritt für Schritt.
OptionalDas Herzstück des Lernens (Backpropagation)
Backpropagation und Fehler-Rückführung — aufbauend auf der Kettenregel.
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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)
Token, BPE, Context Window — warum KI keine Silben versteht.
Embeddings & Latent Space
Word2Vec, Embedding-Vektoren und semantische Distanz.
Computer Vision (CNNs)
Convolution, Filter/Kernel, Pooling und Feature Extraction.
Zeit & Sequenzen (RNNs)
Sequenzdaten, Recurrent Neural Networks und Vanishing Gradient.
Der Durchbruch (Transformers & Attention)
Self-Attention, Query/Key/Value und der Transformer-Block.
Attention-Mechanismus — Interaktive Demo
Verstehe Query/Key/Value Schritt für Schritt — das Herz jedes Transformers.
OptionalGroße Sprachmodelle (LLMs)
Foundation Model, Pre-training, Next-Token-Prediction und Parametergröße.
Transfer Learning & Fine-Tuning
Vortrainierte Gewichte, Checkpoints und LoRA.
Sampling & Temperature
Softmax, Temperature, Top-K/Top-P — warum ChatGPT nicht immer dasselbe sagt.
Generative Bildmodelle (Diffusion)
Latent Space, Rauschen, Denoising und Text-to-Image.
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 7. Okt. 2026
Strategien entwickeln (Q-Learning & MDPs)
Verfügbar ab 7. Okt. 2026
Q-Learning — Interaktive Demo
Beobachte, wie ein Agent per Q-Learning den Ausgang findet.
OptionalRLHF (Wie LLMs Höflichkeit lernen)
Verfügbar ab 7. Okt. 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
AGI, Sentience und der Stochastische Papagei.
Bias & Datenqualität
Trainings-Bias, Impossibility Theorem, Signal vs. Noise.
Copyright & Datenraub
Fair Use, Opt-Out und Copyright in Trainingsrohdaten.
Sicherheit & Prompt Injections
Jailbreaks, Data Exfiltration und wie Sprachmodelle ausgetrickst werden.
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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 4. Nov. 2026
Regulierung von Foundation Models
Verfügbar ab 4. Nov. 2026
Datenschutz & KI (DSGVO)
Verfügbar ab 4. Nov. 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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Second Brain & Digitale Zwillinge
Wissen außerhalb des Kopfes organisieren — und verstehen, was digitale Abbilder realer Dinge leisten und wo ihre Grenzen liegen.
Du legst ein eigenes Second Brain an, statt Notizen zu sammeln, die du nie wieder liest, und erklärst, was einen digitalen Zwilling von einer bloßen Simulation unterscheidet.
Second Brain: Dein externes Gedächtnis
Verfügbar ab 2. Dez. 2026
Digitale Zwillinge
Verfügbar ab 2. Dez. 2026
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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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