AI Modeling Bootcamp Neu Bootcamp
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Kursinhalte
Alle Inhalte auf einen Blick
Werde Machine Learning Specialist – im neue fische AI Modeling Bootcamp
Das AI Modeling Bootcamp ist ein sechswöchiges Vollzeit-Programm für Arbeitssuchende und Berufstätige mit einem Hintergrund in IT oder Softwareentwicklung, die ihre Fähigkeiten in den Bereichen künstliche Intelligenz, Datenmodellierung und maschinelles Lernen gezielt erweitern möchten. atung begleiten wir dich bis zur Bewerbung.
Karrierewechsel ins AI Modeling : Das sind die Voraussetzungen
Du bringst idealerweise erste IT-Erfahrung mit – und vor allem Neugier auf künstliche Intelligenz, Daten und moderne Technologien. Ob du aus der Softwareentwicklung, dem Data Science Bereich oder einem verwandten Feld kommst: Wenn du analytisch denkst, Lust auf neues Wissen hast und deine Tech-Skills gezielt erweitern willst, passt das Bootcamp zu dir. Und falls dir die passende technische Ausstattung fehlt: Wir unterstützen dich gerne.
Keyfacts
- Vollzeit: 6 Wo. (Mo – Fr, 08.30 – 18.30h)
- Teilnehmer*innen: ca 12
- Standort: Remote
- Sprache: Deutsch
- Zukünftiger Job: Data Scientist, AI Engineer, Machine Learning Specialist
Tech Stack
Die Kursinhalte, der Bewerbungsprozess, Preise & Finanzierung alles in einem pdf.
Startdaten
Die nächsten Termine: AI Modeling Bootcamp
Unser AI Modeling Bootcamp findet in Vollzeit von Montag bis Freitag über 6 Wochen statt.
Aug. | 25. Aug. – 6. Okt. ‘26 | Vollzeit | Remote | Deutsch | Platz sichern |
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Curriculum
Das lernst du in unserem AI-Modeling Bootcamp
In der ersten Woche legst du den Grundstein für deine Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz. Du lernst den Umgang mit der Bash-Konsole, Versionskontrolle mit Git & GitHub sowie die Basics von Python in Kombination mit NumPy, Pandas und Matplotlib. Du analysierst und visualisierst Daten, entwickelst erste Hypothesen und führst eine explorative Datenanalyse durch – abgeschlossen mit einem Mini-Projekt im Team.
Du tauchst ein in die Welt des maschinellen Lernens mit Fokus auf Klassifikationsprobleme. Neben einem Überblick über KI, Machine Learning und Deep Learning lernst du die Grundlagen des Supervised Learnings kennen. Du entwickelst ein Klassifikationsmodell mit scikit-learn, verbesserst deine Modelle durch Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning und evaluierst sie mit gängigen Metriken. Dein Projekt: ein Vorhersagemodell zur Überlebenschance auf der Titanic.
Diese Woche konzentriert sich auf Regressionsmodelle im Supervised Learning. Du arbeitest mit Zeitdaten, setzt lineare Regression und Regularisierung ein und lernst Methoden zur Vermeidung von Overfitting kennen. Der Gradientenabstieg wird als zentrales Lernprinzip behandelt. Ergänzt wird alles durch fundiertes Arbeiten mit Python-Funktionen – in einem Projekt, das reale Nachfrageprognosen für Bikesharing simuliert.
In Woche 4 vertiefst du dein Wissen mit Entscheidungsbäumen, Random Forests sowie Bagging- und Boosting-Methoden wie XGBoost. Du setzt dich mit Ensemble-Techniken, Klassengleichgewicht und Modellvergleich auseinander. Im Bereich des Unsupervised Learnings lernst du Clusterverfahren wie K-Means und hierarchisches Clustering kennen und setzt PCA zur Dimensionsreduktion ein – alles angewandt auf reale Business Cases.
Diese Woche widmet sich dem Deep Learning: Du lernst den Aufbau künstlicher neuronaler Netze kennen und implementierst diese mit TensorFlow und Keras. Themen wie Backpropagation, Trainingsstrategien und Convolutional Neural Networks stehen im Fokus. Mit Transfer Learning entwickelst du ein Bildklassifizierungsmodell, das auf bestehenden Deep-Learning-Architekturen aufbaut.
In der letzten Woche stehen Sprache und moderne Sprachmodelle im Mittelpunkt. Du lernst klassische NLP-Verfahren wie Tokenisierung, TF-IDF und Sentimentanalyse kennen und tauchst ein in moderne LLMs wie BERT und GPT. Mit RAG, Fine Tuning und Libraries wie LangChain entwickelst du eigene AI-Agenten – etwa einen intelligenten FAQ-Bot oder ein Analyse-Tool.
Unsere Partnerfirmen
Einfach und fair bezahlbar
Bildung muss bezahlbar sein. Schau dir jetzt alle Optionen der Finanzierung an.
Diese Schritte sind für deine Kursteilnahme wichtig
Melde dich frühzeitig arbeitssuchend
Um deinen Bildungsgutschein für deine Umschulung von der Agentur für Arbeit, dem JobCenter oder dem Arbeitsamt zu bekommen, solltest du dich frühzeitig arbeitssuchend melden. Daher ist es sehr wichtig, dass du zuallererst einen Termin bei deinem zuständigen Amt vereinbarst. Mach es am besten direkt jetzt!
Hol dir dein Bildungsangebot bei uns
Der nächste Schritt auf dem Weg zu deinem IT-Bildungsgutschein geht easy und fix: Melde dich bei uns! Wir erstellen dir ein offizielles Bildungsangebot, dass du dann bei der Agentur für Arbeit, dem Jobcenter oder dem Arbeitsamt einreichen kannst.
Beantrage den Bildungsgutschein
Jetzt geht’s ans Eingemachte: Mit dem von uns erstellten Bildungsangebot gehst du nun zurück zu deiner zuständigen Stelle und beantragst deinen Bildungsgutschein. Sobald dieser bewilligt ist, kannst du bei uns in deine neue Karriere durchstarten. Wir freuen uns auf dich!
Abschlussprojekte unserer Alumni
Abschlussprojekte neue fische & SPICED
Bereits 4,500 Alumni haben ein Abschlussprojekt bei uns absolviert. Auch du wirst eins machen, welches du deinen zukünftigen Arbeitgebern präsentieren kannst. Entdecke jetzt, welche Projekte bereits existieren.
Das Bootcamp richtet sich an arbeitssuchende oder berufstätige Personen mit Vorerfahrung in IT, Softwareentwicklung oder Data Science, die ihre Kompetenzen im Bereich künstliche Intelligenz gezielt erweitern möchten.
Idealerweise hast du ein Studium oder eine Ausbildung in einem MINT-Fach oder praktische Erfahrung im Bereich Softwareentwicklung. Grundkenntnisse in Python und Statistik sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung.
Du lernst praxisnah, wie KI-Modelle entwickelt und trainiert werden – von klassischem Machine Learning über Deep Learning bis hin zu modernen LLM-Anwendungen wie GPT oder RAG. Dabei arbeitest du mit Tools wie scikit-learn, Keras, TensorFlow und LangChain.
Nach erfolgreichem Abschluss bist du fit für Rollen im Bereich AI Engineering, Data Science oder MLOps – z. B. als Machine Learning Engineer, AI Developer oder Data Analyst mit KI-Schwerpunkt.
Worauf wartest du?
Unser Student Admissions Team freut sich mit dir zu sprechen, deine Fragen zu beantworten und dich zu beraten. Meld dich bei uns!
