Wir machen aus rohen Daten einsatzfähige KI-Grundlagen
Seit 2018 zeigen wir, wie man Daten so vorbereitet, dass Modelle damit tatsächlich funktionieren. Keine Theorie ohne Praxis – nur konkrete Methoden, die in echten Projekten verwendet werden.
Warum wir das tun
KI-Modelle scheitern meistens nicht an Algorithmen. Sie scheitern an schlechten Daten.
Wir haben das selbst erlebt – in Projekten, wo tagelang trainiert wurde und am Ende nichts funktionierte. Der Grund war jedes Mal derselbe: Die Daten waren falsch strukturiert, inkonsistent beschriftet oder einfach unvollständig.
Deshalb konzentrieren wir uns auf genau diesen Schritt. Datenvorbereitung ist kein Aufwärmen vor dem „eigentlichen" Training. Es ist die Grundlage, auf der alles andere steht.
Unsere Kurse zeigen, wie man Daten bereinigt, normalisiert, annotiert und für verschiedene Modelltypen strukturiert. Mit Tools, die täglich verwendet werden, und Beispielen aus tatsächlichen Anwendungsfällen.
So arbeiten wir mit den Teilnehmenden
Keine langen Vorträge. Stattdessen: konkrete Aufgaben, echte Datensätze und direkte Rückmeldung.
Reale Datensätze
Wir verwenden Daten mit echten Problemen – fehlende Werte, inkonsistente Labels, verschiedene Formate. So lernt man, was tatsächlich vorkommt.
Schritt-für-Schritt
Jede Technik wird in einzelnen Schritten gezeigt – von der ersten Inspektion bis zur finalen Ausgabe. Mit Code-Beispielen, die sofort verwendet werden können.
Direkte Rückmeldung
Wir schauen uns die Ergebnisse an und zeigen, wo es hakt. Keine vorgefertigten Musterlösungen – stattdessen individuelle Hinweise auf häufige Fehler.
