Drei Stufen, ein durchgehender Pfad
Von der ersten Datenbereinigung bis zum Modell in der Produktionsumgebung — jeder Kurs baut auf dem vorherigen auf. Hier erfährst du, was dich in jeder Stufe erwartet.
Wie Lernen bei Tensorix aufgebaut ist
Konzept
Jedes neue Thema wird erst erklärt — knapp und mit Kontext, nicht mit endlosen Folien.
Übung
Geführte Übungen wenden das Konzept direkt an — im Notebook, mit echten Daten.
Projekt
Ein eigenes Projekt pro Kurs — ohne Vorgaben für alles, mit klarem Ziel.
Feedback
Mentor-Rückmeldung zum Projekt — was gut war, was besser werden könnte.
Datengrundlagen & Notebooks
Der Einstiegskurs: Wer noch nie ernsthaft mit Datensätzen gearbeitet hat, lernt hier, wie man Daten lädt, erkundet, bereinigt und visualisiert — alles in interaktiven Notebooks. Der Kurs schliesst mit einem kleinen Capstone-Projekt und einem Mentor-Check-in.
Was du lernst:
- Datensätze laden, inspizieren und strukturieren
- Datenbereinigung und Umgang mit fehlenden Werten
- Visualisierungen für Exploration und Präsentation
- Notebook-Workflow für reproduzierbare Analysen
- Abschluss-Capstone mit Mentor-Feedback
Wie der Kurs abläuft:
- Einführung in Python und Notebooks
- Datenformate und Ladestrategien
- Exploration und Bereinigung
- Visualisierungsgrundlagen
- Capstone-Projekt mit Mentor-Check-in
Voraussetzungen: Grundlegende Computer-Kenntnisse, kein Python-Vorwissen nötig
Praktische Neuronale Netze
Neuronale Netze von Grund auf verstehen und bauen — zuerst von Hand, dann mit modernen Frameworks. Lernende schreiben Trainings-Loops, evaluieren Modelle und lernen, typische Stolperstellen zu erkennen. Der Kurs enthält mehrere Projekte und Kohorten-Reviews.
Was du lernst:
- Aufbau von Netzarchitekturen (Dense, CNN, RNN)
- Trainings-Loops und Backpropagation
- Modell-Evaluation und Debugging
- Frameworks: PyTorch in der Praxis
- Kohorten-Session für Peer-Feedback
Kursablauf:
- Mathematische Grundlagen (Gradienten, Verlustfunktionen)
- Erstes Netz von Grund auf
- Framework-Einführung und Transfer
- Mehrere Praxisprojekte
- Kohorten-Review und abschliessende Reflexion
Voraussetzungen: Python-Grundlagen, Erfahrung mit Datensätzen (Stufe 1 oder gleichwertig)
KI-Systeme & Deployment Track
Der fortgeschrittene Kurs bringt Modelle in Richtung Produktionsumgebung: Packaging, Serving, Monitoring und Dokumentation. Dazu ein umfangreiches Abschlussprojekt, Code-Reviews durch Fachpersonen und ein Portfolio-Write-up als vorzeigbares Ergebnis.
Was du lernst:
- Modelle paketieren und versionieren
- API-Serving und Containerisierung (Docker)
- Monitoring und Drift-Detection
- Dokumentation für Teams und Stakeholder
- Code-Review + Portfolio-Eintrag
Kursablauf:
- Produktionspipelines und Anforderungen
- Packaging und Containerisierung
- Serving-Infrastruktur aufbauen
- Monitoring und Qualitätssicherung
- Abschlussprojekt mit Code-Review
- Portfolio-Write-up und Abgabe
Voraussetzungen: Abgeschlossener KI-Kurs (Stufe 2) oder vergleichbare Praxiserfahrung
Welcher Kurs passt zu dir?
Die Tabelle zeigt, was in welchem Kurs enthalten ist. Bei Unsicherheit schreib uns — wir schätzen deinen Kenntnisstand ein.
| Inhalt / Feature | Stufe 1 CHF 130 |
Stufe 2 CHF 480 |
Stufe 3 CHF 860 |
|---|---|---|---|
| Python & Notebooks | |||
| Datenbereinigung & Visualisierung | |||
| Neuronale Netze (PyTorch) | |||
| Kohorten-Sessions | |||
| Deployment & Monitoring | |||
| Code-Review durch Fachpersonen | |||
| Portfolio-Write-up | |||
| Mentor-Feedback | |||
| Empfohlen für | Einsteiger ohne Vorkenntnisse | Python-Kenntnisse vorhanden | Vorherige KI-Erfahrung |
Was für alle Kurse gilt
Datenschutz
Persönliche Daten werden nach CH-DSG und DSGVO behandelt. Wir erheben nur das Nötigste für die Kursbegleitung.
Geprüfte Inhalte
Alle Übungen werden intern getestet, bevor sie freigegeben werden. Fehler in Aufgaben werden aktiv nachverfolgt und behoben.
Erreichbarer Support
Anfragen werden von Personen beantwortet, nicht von Bots. Antwortzeit werktags unter 48 Stunden.
Laufende Aktualisierung
Kurshalte werden regelmässig überarbeitet. Lernende, die einen Kurs bereits abgeschlossen haben, erhalten Hinweise auf wesentliche Änderungen.
Nachvollziehbare Abschlüsse
Nachweise und Portfolio-Einträge dokumentieren, was konkret erarbeitet wurde — keine leeren Zertifikate.
Vollständig auf Deutsch
Inhalte, Support und Mentor-Feedback auf Deutsch — kein Wechseln zwischen Sprachen mitten in einer Übung.
Transparente Kurspreise
Einmalzahlung pro Kurs, keine Abo-Gebühren, alle Preise in CHF inkl. MwSt.
Datengrundlagen & Notebooks
CHF 130
Einmalige Zahlung
- Kursinhalt & Übungen
- Capstone-Projekt
- Mentor-Check-in
- Kursabschlussnachweis
Praktische Neuronale Netze
CHF 480
Einmalige Zahlung
- Kursinhalt & Übungen
- Mehrere Praxisprojekte
- Mentor-Feedback
- Kohorten-Sessions
KI-Systeme & Deployment
CHF 860
Einmalige Zahlung
- Kursinhalt & Übungen
- Abschlussprojekt
- Code-Reviews
- Portfolio-Write-up
Nicht sicher, wo du einsteigen sollst?
Schreib uns kurz, was du bereits weisst und was du erreichen möchtest — wir melden uns mit einer ehrlichen Einschätzung.
Beratung anfragen