Klassische KI-Modelle mit sklearn (Informatiker) – Kurs

Nicht jedes KI-Problem braucht ein tiefes neuronales Netz: Viele reale Aufgaben lassen sich mit klassischen, gut nachvollziehbaren Machine-Learning-Modellen effizienter lösen. Dieser Kurs vermittelt scikit-learn als zentrale Bibliothek für klassische KI-Modelle – von Klassifikation und Regression über die saubere Bewertung mit Pipelines bis zur Integration trainierter Modelle in bestehende Softwareanwendungen, wie sie im Alltag von Informatiker/innen tatsächlich gebraucht wird.

Block 1 — Grundlagen klassischer KI-Modelle und scikit-learn Der Einstieg klärt, was „klassische" KI-Modelle von Deep Learning und generativer KI unterscheidet, und führt in die Bibliothek scikit-learn ein.

• Klassische Machine-Learning-Modelle von Deep-Learning-Ansätzen abgrenzen
• Die einheitliche API von scikit-learn für unterschiedliche Modelltypen kennenlernen
• Datensätze für scikit-learn-Modelle strukturiert vorbereiten
• Grundlegende Datentypen und Datenstrukturen für Machine Learning verstehen
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen konzeptionell unterscheiden
• Typische Einsatzfelder klassischer KI-Modelle in der Softwareentwicklung kennenlernen

Block 2 — Klassifikation und Regression mit scikit-learn Der zweite Block vermittelt die zentralen Algorithmenfamilien, mit denen sich die meisten klassischen Machine-Learning-Aufgaben lösen lassen.

• Lineare und logistische Regressionsmodelle aufbauen und interpretieren
• Entscheidungsbäume und Random-Forest-Modelle für Klassifikation einsetzen
• Das k-nächste-Nachbarn-Verfahren für einfache Klassifikationsaufgaben nutzen
• Stützvektormaschinen für komplexere Trennungsprobleme anwenden
• Hyperparameter von Modellen gezielt anpassen und deren Einfluss verstehen
• Den passenden Algorithmus für eine gegebene Aufgabenstellung auswählen

Block 3 — Modellbewertung und Pipelines Der dritte Block sorgt dafür, dass trainierte Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch nachvollziehbar und robust bewertet werden.

• Trainings- und Testdaten sauber aufteilen, um Overfitting zu erkennen
• Kreuzvalidierung zur robusteren Bewertung von Modellen einsetzen
• Geeignete Metriken für Klassifikations- und Regressionsaufgaben auswählen
• scikit-learn-Pipelines zur strukturierten Datenverarbeitung aufbauen
• Vorverarbeitungsschritte und Modelltraining in einer Pipeline kombinieren
• Fehlerquellen bei der Modellbewertung erkennen und vermeiden

Block 4 — Von der Entwicklung zur produktiven Anwendung Der vierte Block überträgt die trainierten Modelle in den Softwarealltag von Informatiker/innen, in dem Modelle nicht isoliert, sondern als Teil größerer Systeme laufen.

• Trainierte Modelle speichern und versionieren
• Modelle in bestehende Softwarearchitekturen und Anwendungen einbinden
• Schnittstellen für den Zugriff auf klassische KI-Modelle konzipieren
• Mit Data Engineers und anderen Fachrollen an KI-Komponenten zusammenarbeiten
• Modelle bei neuen Daten aktualisieren und neu trainieren
• Grenzen klassischer KI-Modelle gegenüber komplexeren Verfahren einschätzen

Praxisblock — Vom Datensatz zum integrierten Modell

• Einen Beispieldatensatz für ein Klassifikationsproblem vorbereiten
• Trainings- und Testdaten sauber aufteilen
• Mehrere klassische Algorithmen auf denselben Datensatz anwenden
• Die Modelle anhand geeigneter Metriken miteinander vergleichen
• Eine Kreuzvalidierung zur robusteren Bewertung durchführen
• Eine scikit-learn-Pipeline mit Vorverarbeitung und Modelltraining aufbauen
• Hyperparameter des besten Modells gezielt anpassen
• Das finale Modell speichern und versionieren
• Eine einfache Schnittstelle zur Nutzung des Modells konzipieren
• Das Modell in eine bestehende Beispielanwendung einbinden
• Grenzen und mögliche Fehlerquellen des Modells dokumentieren
• Das gesamte Vorgehen vom Datensatz bis zur integrierten Anwendung zusammenfassen

Wer diesen Kurs abschließt, kann klassische Machine-Learning-Modelle nicht nur trainieren, sondern auch sauber bewerten, versionieren und in bestehende Softwaresysteme integrieren – eine Perspektive, die über die reine Modellentwicklung hinausgeht und speziell für Informatiker/innen relevant ist, die KI-Komponenten in größere Anwendungen einbetten. Der Fokus auf „klassische" Modelle ist dabei bewusst gewählt: Viele reale Probleme lassen sich mit scikit-learn-Algorithmen wie Entscheidungsbäumen oder linearer Regression effizienter und nachvollziehbarer lösen als mit komplexen Deep-Learning-Architekturen, die deutlich mehr Daten und Rechenleistung benötigen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Informatiker/innen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Softwareentwickler/innen, die klassische Machine-Learning-Modelle in Anwendungen integrieren möchten
• Quereinsteiger/innen mit Programmiergrundkenntnissen und Interesse an KI
• Personen, die KI-Tools und -Methoden verantwortungsvoll im beruflichen Alltag einsetzen möchten
• Fachkräfte, die sich Richtung Data-Science- oder Machine-Learning-Engineering-Rollen weiterentwickeln möchten

Der Kurs baut die Kompetenz in klassischen KI-Modellen schrittweise auf: von den theoretischen Grundlagen über einzelne Algorithmen bis zur Integration in Softwareanwendungen. Programmierübungen mit scikit-learn stehen im Zentrum, ergänzt um kurze konzeptionelle Einheiten zu Bewertung und Softwarearchitektur.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben sind im Buchungsprozess einsehbar. Da vier aufeinander aufbauende Themenfelder abgedeckt werden, empfiehlt sich eine zusammenhängende Bearbeitung ohne größere Unterbrechungen.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der Kompetenz in klassischen KI-Modellen mit scikit-learn.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er über das reine Modelltraining hinausgeht und den Weg bis zur produktiven Integration in Softwareanwendungen mitdenkt. Wer nur lernt, ein Modell zu trainieren, aber nicht, wie es Teil eines größeren Systems wird, bleibt im Berufsalltag oft auf halbem Weg stehen. Gerade in der Softwareentwicklung ist die Fähigkeit gefragt, klassische KI-Modelle nicht als isolierte Experimente, sondern als integrierte Komponenten größerer Anwendungen zu verstehen: Wer scikit-learn-Modelle speichern, versionieren und über klare Schnittstellen einbinden kann, spart in Entwicklungsteams erheblichen Abstimmungsaufwand. Für die eigene berufliche Entwicklung öffnet der Kurs den Weg in Rollen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer und KI-Entwickler/in, die zunehmend sowohl Modellierungs- als auch Softwareentwicklungskompetenz voraussetzen, statt sich auf einen der beiden Bereiche zu beschränken.