Was Teilnehmende sagen.
Echte Rückmeldungen aus unseren Kursen – ungefiltert und nicht auf Hochglanz poliert.
Zur StartseiteStimmen aus unseren Kursen
«Ich hatte Mathe in der Schule immer als Hürde gesehen. Dieser Kurs hat das geändert – nicht weil er einfach war, sondern weil er endlich gezeigt hat, wozu die Dinge gut sind. Das mit den Gradienten hat bei mir erst hier klick gemacht.»
«Ich hatte schon andere Online-Kurse versucht – auf Englisch, mit Videos, die irgendwo enden. Hier war das anders. Thomas hat auf Fragen geantwortet, nicht mit Links, sondern mit Erklärungen. Das Kohortenformat hat mich mehr gefordert als gedacht – positiv.»
«Der Forschungs-Track war anspruchsvoll – ich hab das Paper dreimal gelesen, bevor ich die Reproduktion angegangen bin. Die Critique-Sitzung mit Luisa hat mir gezeigt, was ich übersehen hatte. Ohne dieses Feedback wäre mein Bericht deutlich schwächer geworden.»
«Was mich überzeugt hat: Miriam hat beim Einstiegsgespräch direkt gesagt, was vorausgesetzt wird und was nicht. Kein Verkauf. Das Notebook zur Wahrscheinlichkeitsrechnung war für mich der Aha-Moment des ganzen Kurses.»
«Guter Kurs. Die Embedding-Einheit hat mich eine Weile beschäftigt – nicht weil die Erklärung schlecht war, sondern weil das Konzept eben Zeit braucht. Ich hab zweimal nachgefragt und beides Mal eine klare Antwort bekommen. Das allein ist besser als die meisten Foren.»
«Ich hatte zuvor Kurse an einer Uni besucht – Synaptik ist anders. Kleiner, direkter, mit mehr Raum für Rückfragen. Mein Abschlussbericht hat mich stolz gemacht. Das hätte ich vor einem Jahr nicht gedacht.»
Aus dem Kursleben
Lukas, 34, Informatiker ohne Mathematik-Hintergrund. Wollte Machine Learning ernsthaft lernen, scheiterte bisher an Fachartikeln wegen der Formelsprache.
Mathematik-Track, 6 Wochen. Besonderer Fokus auf die Differenzialrechnung-Einheit, die er zweimal durchgearbeitet hat.
Liest inzwischen Paper-Abschnitte zum Gradientenabstieg eigenständig. Hat direkt danach den NLP-Kurs begonnen.
Sarah, 28, Linguistin mit Python-Grundkenntnissen. Wollte ihre Sprachkenntnisse mit KI verbinden, wusste aber nicht, wo sie ansetzen sollte.
NLP Projects, 11 Wochen. Ihr Projekt: ein Klassifikationsmodell für wissenschaftliche Abstracts in ihrem Fachgebiet.
Präsentierte ihr Modell in der Kohorte, erhielt konstruktives Feedback und hat es seither in einem Nebenprojekt weiterentwickelt.
Reto, 41, Ingenieur mit Vorerfahrung in Python und Statistik. Wollte tiefer in aktuelle KI-Forschung einsteigen, fand aber keinen geeigneten Rahmen.
Advanced Research Track. Reproduzierte ein Paper zu Aufmerksamkeitsmechanismen, entwickelte danach eine eigene Variante für ein spezifisches Anwendungsfeld.
Abschlussbericht wurde von Luisa Ambrosetti als einer der stärksten des Jahrgangs bezeichnet. Reto erwägt eine Weiterarbeit als Gastautor bei Synaptik.
Erreichbar in Basel und online
4051 Basel
09:00–18:00
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