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Was Lernende nach dem Kurs sagen
Ehrliche Rückmeldungen – keine Versprechen, sondern konkrete Erfahrungen aus dem Kursalltag.
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Jahre Erfahrung
340+
Absolvierte Kurse
4.7
Ø Bewertung
3
Spezialisierte Lehrende
Erfahrungsberichte
Was Lernende berichten
Monika Käser
Bern · Grundlagen-Kurs
Ich hatte vorher keine Ahnung von Programmierung und war entsprechend skeptisch. Die ersten zwei Wochen waren fordernd, aber die wöchentliche Gruppe hat wirklich geholfen. Am Ende habe ich tatsächlich ein kleines Modell trainiert – das hätte ich vorher nicht für möglich gehalten.
Mai 2025
Florian Steiner
Zürich · Modelle bauen
Der Kurs ist gut aufgebaut und die Erklärungen sind wirklich verständlich. Was mich positiv überrascht hat, ist das schriftliche Feedback zum Portfolio-Projekt – sehr konkret und nützlich. Einzig die Zeitplanung war etwas flexibel, da hätte ich mir klarere Wochen-Empfehlungen gewünscht.
April 2025
Anna Gruber
Basel · KI Engineering
Als Softwareentwicklerin mit Backend-Erfahrung war ich neugierig, ob der Kurs mir noch etwas Neues zeigen würde. Ja – vor allem der Abschnitt zu Systemdesign und Deployment hat meinen Blickwinkel wirklich erweitert. Der Peer-Review-Prozess ist anspruchsvoll, aber genau das macht ihn wertvoll.
Mai 2025
Reto Pfister
Luzern · Grundlagen-Kurs
Ich bin Lehrer und wollte verstehen, was KI eigentlich macht – nicht auf Oberfläche, sondern wirklich. Der Kurs erklärt das so, dass man mittendrin merkt: Das ergibt Sinn. Die Live-Gruppe hat mir geholfen, nicht zu weit von der eigentlichen Frage abzuweichen.
Juni 2025
Laura Bernasconi
Lugano · Modelle bauen
Was mich überzeugt hat: keine Hochglanzversprechen, sondern konkretes Arbeiten. Der Mentor hat beim Portfolio-Projekt nicht einfach gesagt "gut gemacht", sondern erklärt, wo es noch Verbesserungspotenzial gibt. Das ist was man braucht, um tatsächlich weiterzukommen.
Mai 2025
Thomas Huber
St. Gallen · KI Engineering
Ich arbeite als Entwickler und hatte bislang hauptsächlich experimentell mit ML-Bibliotheken gearbeitet. Das Engineering-Programm hat mir gezeigt, wie man das Ganze systematischer angeht. Vor allem die Abschnitte zu Monitoring und Systempflege haben mir neue Perspektiven gegeben.
April 2025
Lerngeschichten
Zwei Wege durch den Kurs
Lerngeschichte 01
Vom Schullehrer zum KI-Versteher
Ausgangslage
Reto unterrichtete Mathematik und wollte seinen Schülerinnen und Schülern erklären können, wie KI funktioniert – ohne dabei selbst unsicher zu sein. Er hatte keine Programmiererfahrung.
Lernweg
Er belegte den Grundlagen-Kurs über sechs Wochen, arbeitete die Lektionen am Wochenende durch und nutzte die Live-Gruppe, um Unklarheiten zu klären. Das Abschlussprojekt war ein einfacher Textklassifikator.
Ergebnis
Nach dem Kurs hält Reto Unterrichtsstunden zu KI-Grundlagen. Er beschreibt das Ergebnis als "kein Expertenwissen, aber ein echtes Fundament – und das war genau das, was ich gesucht habe."
Lerngeschichte 02
Von Experimenten zu strukturierten Systemen
Ausgangslage
Thomas programmierte seit Jahren und hatte ML-Bibliotheken ausprobiert – aber die Projekte blieben Experimente. Es fehlte der Rahmen, um Modelle in produktive Umgebungen zu bringen.
Lernweg
Er wählte das Engineering-Programm und arbeitete das Capstone-Projekt an einem internen Tool seines Arbeitgebers. Der Peer-Review-Prozess über drei Runden war intensiv aber lehrreich.
Ergebnis
Das Capstone-Projekt wurde produktiv eingesetzt. Thomas sagt: "Ich hatte das Wissen, aber nicht die Struktur. Das Programm hat beides verknüpft." Die zwölf Wochen waren in Teilzeit machbar, aber nicht ohne Einsatz.
Bereit?
Fang dort an, wo du stehst
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