Curriculum auf einen Blick
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
AI Modeling Bootcamp Remote
Von erfahren zu spezialisiert – unser AI Modeling Bootcamp vermittelt dir praxisnahe, gefragte Skills in KI, Machine Learning und Datenmodellierung, mit denen du in der Welt der modernen künstlichen Intelligenz durchstartest.
Vollzeit | 6 Wochen | Remote
Finanzierungsoptionen verfügbar
Lerne, deine Fähigkeiten in den Bereichen künstliche Intelligenz, Datenmodellierung und maschinelles Lernen zu erweitern.
Kursübersicht
Was erwartet dich bei unserem AI Modeling Bootcamp
Grundlagen der KI & Python für Data Science
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.
Supervised Learning: Classification
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.
Supervised Learning: Regression
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.
Advanced Machine Learning & Unsupervised Learning
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.
Deep Learning & CNNs
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.
NLP, LLMs & AI Agents
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.
Tag der offenen Tür 🏠
Besuche unseren Campus und lernen deine Lehrer kennen!
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Grundlagen der KI & Python für Data Science
Von Bash und Git über NumPy und Pandas bis hin zu Datenanalyse, Visualisierung und deinem ersten Mini-Projekt.
Supervised Learning – Classification
Von Logistischer Regression über Metriken wie F1-Score bis hin zu Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
Supervised Learning – Regression
Fokus auf lineare Regression, Zeitdaten, Regularisierung, Gradientenabstieg, Feature Selection und Projektarbeit.
Advanced ML: Trees, Ensembles & Unsupervised
Decision Trees, Random Forests, Boosting (XGBoost), Clustering, PCA & Anomalieerkennung inklusive Projekt.
Deep Learning & CNNs
Künstliche neuronale Netze mit TensorFlow & Keras, Backpropagation, CNNs und Transfer Learning in der Bildverarbeitung.
NLP & LLMs: Anwendungen und Agenten
Von klassischen NLP-Methoden über BERT & GPT bis hin zu RAG, Fine Tuning und dem Bau von AI Agents.
Career Services
Praxis- & anwendungsorientierte Herangehensweise
Gezielter Fokus auf die Vorbereitung deiner Bewerbungsgespräche in der Techbranche.
Career Coaching Sitzungen.
Coaching Sitzungen, die dich darauf vorbereiten, beruflich aufzusteigen.
Viel mehr als nur technische Fachkenntnisse
Über Tech hinaus trainieren wir dich in den richtigen Kommunikationsskills um in deinen Interviews und der Bewerbunsgphase zu brillieren.
Partnerprogramm
Unser enizigartiges Partner Program bietet dir optimale Networking Bedingungen, um mit Recruiter:innen in Kontakt zu treten.
Wo Spicedlings arbeiten
Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
Finanzierung
Investiere in deine Zukunft
Bildungsgutschein
Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.
Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.
Verzögerte Zahlung
Wir möchten unsere erstklassigen Kurse jedem zugänglich machen, der die Motivation hat, sie zu absolvieren.
Unsere Option des Zahlungsaufschubs soll auch denjenigen, die nicht in der Lage sind, im Voraus alles oder in Raten zu zahlen, die Teilnahme ermöglichen. Die Kursgebühr kann zu einem späteren Zeitpunkt nachgezahlt werden.
Vollständige Zahlung
Wenn es dir möglich ist, die Kosten für unsere Coding Bootcamps sofort zu übernehmen, ist dies die richtige Option! Bezahle 14 Tage vor Kursbeginn.
FAQ
Für wen ist das AI Modeling Bootcamp geeignet?
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.
Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen?
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.
Was lerne ich im AI Modeling Bootcamp?
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.
Welche beruflichen Perspektiven habe ich nach dem Bootcamp?
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.
Was Spiced-Absolvent*innen sagen
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