C-Programmierung mit Zusatzqualifikation TensorFlow – Kurs

Der Kurs C für Windows-Programmierung und Datentyp-Umwandlungen mit Zusatzqualifikation TensorFlow verbindet zwei auf den ersten Blick unterschiedliche Welten: die systemnahe, typsichere Programmierung mit C unter Windows und den Einstieg in Deep Learning mit TensorFlow. Im Kernfach C liegt der Schwerpunkt bewusst auf Datentypen und deren Umwandlung – einem Thema, das in höheren Programmiersprachen oft verborgen bleibt, in C aber unmittelbar sichtbar wird und Programmierende zwingt, genau zu verstehen, wie Zahlen und Zeichen im Arbeitsspeicher tatsächlich repräsentiert sind. Die Zusatzqualifikation TensorFlow baut auf diesem Verständnis auf und überträgt es auf die numerische Welt neuronaler Netze, in der Daten als Tensoren organisiert und verarbeitet werden.

Der erste Block vermittelt die Grundlagen der Programmiersprache C mit Blick auf die Windows-Umgebung, in der die Programme entstehen und ausgeführt werden.

• Aufbau eines C-Programms: Compiler, Linker und Ausführung unter Windows
• Grundstruktur von Konsolenanwendungen mit Ein- und Ausgaben
• Kontrollstrukturen wie Bedingungen und Schleifen in C
• Funktionen zur Strukturierung von C-Programmen
• Fehlermeldungen des Compilers lesen und gezielt beheben
• Aufbau eines einfachen, lauffähigen Konsolenprogramms

Der zweite Block bildet den fachlichen Schwerpunkt des Kurses: Datentypen und ihre Umwandlung. Anders als in vielen höheren Programmiersprachen zwingt C dazu, sich mit der tatsächlichen Repräsentation von Zahlen und Zeichen im Speicher auseinanderzusetzen.

• Grundlegende Datentypen wie int, float, double, char und ihre Wertebereiche
• Speicherbedarf unterschiedlicher Datentypen und dessen praktische Bedeutung
• implizite Typumwandlung bei gemischten Ausdrücken
• explizite Typumwandlung (Casting) und deren gezielter Einsatz
• typische Fehler durch Überlauf oder Präzisionsverlust bei Typumwandlungen
• Zusammenhang zwischen Datentypen und Zeigern

Der dritte Block erweitert die C-Grundlagen um einfache Datenstrukturen, mit denen sich zusammengehörige Daten organisieren lassen.

• Arbeiten mit Arrays zur Verwaltung mehrerer gleichartiger Werte
• Definition und Nutzung von Structs für zusammengesetzte Datentypen
• Zeiger auf Variablen und deren Adressierung
• Übergabe von Datenstrukturen an Funktionen
• Grundlagen der dynamischen Speicherverwaltung
• Aufbau kleinerer, strukturierter C-Programme aus mehreren Komponenten

Der vierte Block bildet die Zusatzqualifikation TensorFlow. Da diese in Python umgesetzt wird, greifen die Python3-Grundkenntnisse aus den Zugangsvoraussetzungen hier unmittelbar. Der thematische Bogen zum Kernfach C entsteht über die numerische Perspektive: Wer versteht, wie Datentypen im Speicher repräsentiert sind, erkennt leichter, warum Tensoren als mehrdimensionale Zahlenfelder organisiert sind.

• Grundidee von Tensoren als numerische Datenstruktur neuronaler Netze
• Aufbau eines einfachen neuronalen Netzes mit TensorFlow
• Vorbereitung und Einlesen von Trainingsdaten für ein Modell
• Training eines einfachen Modells und Beobachtung des Lernfortschritts
• Interpretation von Trainingsmetriken auf grundlegendem Niveau
• Abgrenzung, wofür TensorFlow im Vergleich zu klassischer C-Programmierung eingesetzt wird

Im Praxisteil wechseln sich C-Übungen und der TensorFlow-Einstieg bewusst ab, damit beide Kursteile nicht isoliert nebeneinanderstehen.

• Implementierung eines C-Programms zur Umrechnung zwischen unterschiedlichen Datentypen
• Aufdecken und Beheben eines durch Typumwandlung verursachten Fehlers im eigenen Code
• Aufbau eines C-Programms mit Arrays und Structs zur Verwaltung einfacher Datensätze
• Arbeiten mit Zeigern in einem kleinen Beispielprogramm
• Debugging eines mehrteiligen C-Programms mit mehreren Funktionen
• Einrichtung einer lauffähigen Python- und TensorFlow-Umgebung
• Aufbau eines ersten neuronalen Netzes mit TensorFlow anhand eines Beispieldatensatzes
• Vorbereitung und Einlesen von Trainingsdaten in Python
• Training und Auswertung eines einfachen TensorFlow-Modells
• Visualisierung des Trainingsverlaufs anhand grundlegender Kennzahlen
• Vergleich der Denkweise beim systemnahen C-Programmieren mit der numerischen Modellierung in TensorFlow
• Abschlussaufgabe: Umsetzung eines kleinen C-Programms und eines einfachen TensorFlow-Modells im direkten Vergleich

Der Kurs behandelt C und TensorFlow damit nicht als zwei beliebig aneinandergereihte Themen, sondern nutzt das systemnahe Verständnis aus dem C-Teil, um den Einstieg in die numerische Welt neuronaler Netze verständlicher zu machen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder künstlichen Intelligenz anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich erweitern möchten. Da sowohl C- als auch Python-Bezug vorkommen, eignet er sich besonders für technisch interessierte Personen, die beide Perspektiven – systemnah und datenorientiert – kennenlernen wollen.

• angehende Softwareentwicklerinnen und -entwickler mit Interesse an systemnaher Programmierung
• Fachinformatiker:innen Anwendungsentwicklung, die ihr Sprachspektrum um C erweitern möchten
• Personen mit ersten Python-Kenntnissen, die zusätzlich C und TensorFlow kennenlernen wollen
• Quereinsteigende mit technischem Hintergrund und Interesse an künstlicher Intelligenz
• Fachkräfte, die ein grundlegendes Verständnis für Datentypen vor dem Einstieg in Machine Learning aufbauen möchten

Der Kurs vermittelt C-Programmierung und die TensorFlow-Zusatzqualifikation jeweils im Wechsel aus konzeptioneller Einführung und unmittelbarer praktischer Umsetzung am Rechner. Während der C-Teil überwiegend mit kleinen, in sich abgeschlossenen Programmieraufgaben arbeitet, erfolgt der Einstieg in TensorFlow anhand vorbereiteter Beispieldatensätze, an denen sich Trainingsergebnisse direkt beobachten lassen.

Der Kurs gliedert sich in einen umfangreicheren Kernbereich zur C-Programmierung mit Schwerpunkt Datentypen sowie eine kompaktere Zusatzqualifikation TensorFlow. Der zeitliche Gesamtrahmen ergibt sich aus dieser Kombination von vertiefter Sprachausbildung und ergänzendem KI-Einstieg.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung zu C mit Zusatzqualifikation Data Science sowie Deep Learning ab. Es handelt sich nicht um ein staatlich anerkanntes Examen, sondern um einen Nachweis der erworbenen Kenntnisse in C-Programmierung und im TensorFlow-basierten Einstieg in neuronale Netze.

Wer Datentypen und deren Umwandlung in C verstanden hat, bringt ein solides Fundament für praktisch jede weitere Programmiersprache mit – denn die dort oft verborgene Typlogik wird in C unmittelbar sichtbar und nachvollziehbar. Das macht Absolvierende zu Programmierenden, die Fehlerquellen nicht nur beheben, sondern auch erklären können. Die Zusatzqualifikation TensorFlow erweitert dieses systemnahe Verständnis um eine anwendungsorientierte Perspektive auf künstliche Intelligenz. Wer bereits weiß, wie Zahlen im Speicher repräsentiert sind, versteht leichter, warum neuronale Netze mit Tensoren als mehrdimensionalen Zahlenfeldern arbeiten – ein Vorteil gegenüber Einstiegskursen, die Deep Learning ohne diesen Unterbau vermitteln. Diese Kombination aus systemnaher C-Programmierung und anwendungsnahem KI-Einstieg positioniert Absolvierende für ein breites Spektrum an technischen Rollen, von der klassischen Softwareentwicklung bis zu ersten Aufgaben im Umfeld von Data Science und maschinellem Lernen.