Intensiv-Bootcamp ML + Generative AI: lineare Regression, Decision Trees, Neuronale Netze, GANs, Transformer (GPT), VAEs — kompakter Übersichtskurs.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Wer einen schnellen, intensiven Einstieg in Machine Learning UND Generative AI sucht, ohne mehrere separate Kurse zu belegen, findet hier das passende Format. Das Bootcamp ist kompakt (1-2 Wochen), dafür intensiv und fokussiert. Block ML-Grundlagen: Supervised vs. Unsupervised Learning, Training/Test-Split, Overfitting, Cross-Validation, Performance-Metriken. Algorithmen praktisch mit Python und scikit-learn: Lineare Regression (kontinuierliche Targets), Logistische Regression (Klassifikation), Decision Trees (interpretierbar), Random Forest und Gradient Boosting (Ensemble-Methoden), K-Means (Clustering), PCA (Dimensions-Reduktion). Block Klassische Neuronale Netze: Perzeptron, Multi-Layer Perceptron, Backpropagation, Gradient Descent, Activation Functions, Loss Functions, Optimizer (SGD, Adam) — implementiert in TensorFlow/Keras. Block Convolutional Neural Networks (CNNs): Architektur (Convolutional Layers, Pooling, Fully Connected), Transfer Learning mit vortrainierten Modellen (ResNet, VGG, EfficientNet) für eigene Bilderkennungs-Aufgaben. Block Recurrent Neural Networks (RNNs, LSTMs, GRUs): Sequenz-Modellierung, Word Embeddings, Anwendung auf Text und Zeitreihen — heute zunehmend von Transformern abgelöst, aber konzeptionell wichtig. Block Transformer-Modelle: Attention-Mechanismus, Self-Attention, Multi-Head Attention, Position Encodings, Encoder-Decoder-Architektur. Pre-trained Transformers (BERT, GPT, T5) und ihre Anwendung. Block Generative Pre-trained Transformer (GPT-Familie): GPT-2, GPT-3, GPT-4, GPT-4o im konzeptionellen Überblick, In-Context Learning, Fine-Tuning vs. Prompt Engineering, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Block Generative Adversarial Networks (GANs): Generator vs. Discriminator als „Spiel", Training-Dynamik, Anwendungen (Bildgenerierung, Style Transfer, Deepfakes). Block Variational Autoencoders (VAEs): Encoder-Decoder mit latentem Raum, generative Eigenschaften, Vergleich zu GANs. Block Praxis-Projekte: Bildgenerierung mit Diffusion-Modellen (Stable Diffusion), Text-Generierung mit GPT-Modellen via API, eigene Modelle fine-tunen.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
8-10 Stunden täglich, sehr verdichtet. Nichts für nebenher — Vollzeit-Commitment für 1-2 Wochen.
Nein. Bootcamp ist Einstieg/Übersicht. Senior-Rollen verlangen 2-3 Jahre Praxis und Spezialisierung in einem Bereich (Computer Vision, NLP, Reinforcement Learning).
Beides wird behandelt. Klassisches ML (Regression, Trees) ist Pflicht-Wissen, Generative AI ist der aktuelle Hype-Bereich mit konkreten Geschäfts-Anwendungen.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG, bAvH. KI-Skills sind aktuell sehr gefördert.
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.