Erfahrungen unserer Kursteilnehmenden
// Erfahrungsberichte

Was Teilnehmende
über ihre Kurse berichten

Echte Rückmeldungen aus unseren Kursen – ungekürzt, ohne Übertreibungen.

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340+
Kursteilnehmende
4.7
Ø Bewertung (von 5)
88%
Kursabschlussquote
3
Kursformate
// Stimmen aus unseren Kursen

Was Teilnehmende sagen

MF
Miriam Fehr
Zürich · Coding Foundations

„Ich hatte null Ahnung von Programmieren und war zunächst skeptisch, ob ich den Kurs wirklich durchhalten würde. Die wöchentlichen Live-Sitzungen haben mir sehr geholfen – da konnte ich Fragen stellen, die ich sonst lieber für mich behalten hätte. Nach acht Wochen habe ich tatsächlich kleine Datenskripte selbst geschrieben."

// Mai 2025
TP
Thomas Portmann
Bern · Machine Learning

„Was mich am meisten überrascht hat: Das Feedback auf meine Aufgaben kam nicht von einer KI, sondern war tatsächlich von jemandem gelesen worden. Die Kommentare zeigten, dass der Mentor meinen Code wirklich angeschaut hatte. Das hat den Unterschied gemacht. Das Tempo des Kurses war fordernd – aber machbar."

// April 2025
AL
Andrea Leuenberger
Lausanne · AI Engineering

„Das Eins-zu-Eins-Mentoring war für mich der eigentliche Kern des Kurses. Ich habe schon Coding-Erfahrung gehabt, aber das Denken über Systemarchitektur und Evaluierung von Modellen war neu. Mein Mentor hat mich dabei nicht einfach durchgeleitet, sondern hinterfragt – das war manchmal unbequem, aber genau richtig."

// Mai 2025
JM
Jonas Müller
Basel · Coding Foundations

„Ich habe den Kurs neben einer 80%-Stelle gemacht. Dass ich die Lektionen zeitlich frei einteilen konnte, war entscheidend. Manchmal habe ich frühmorgens gelernt, manchmal abends. Der Live-Termin war für mich der Fixpunkt der Woche – da hatte ich das Gefühl, wirklich Teil einer Gruppe zu sein."

// März 2025
SR
Selin Rüegg
Genf · Machine Learning

„Was ich besonders schätze: Es wird nicht so getan, als wäre KI ein Allheilmittel. Im Kurs haben wir auch besprochen, wo Modelle versagen und warum das wichtig ist zu wissen. Das fand ich ehrlich – und es hilft mir jetzt, bei der Arbeit besser einzuschätzen, wann KI sinnvoll eingesetzt wird und wann nicht."

// April 2025
DK
David Keller
Luzern · AI Engineering

„Zwölf Wochen sind lang. Aber das Capstone-Projekt hat mich durchgehalten – weil ich etwas Eigenes gebaut habe, das wirklich funktioniert. Das Mentoring hat dazu beigetragen, nicht einfach irgendetwas abzuliefern, sondern zu verstehen, warum etwas so oder so gebaut werden sollte."

// Mai 2025
// Lernwege im Detail

Drei Lerngeschichten

// Lerngeschichte 01

Vom Buchhaltungssoftware-Nutzer zum Datenskript-Schreiber

Ausgangslage

Miriam, 34, arbeitet im Finanzbereich und musste täglich Daten manuell aus mehreren Quellen zusammenführen. Sie wollte verstehen, wie sich das mit Code vereinfachen lässt – hatte aber noch nie programmiert.

Kurs

Coding Foundations for AI, 8 Wochen. Schwerpunkt auf Datenstrukturen und einfachen Pipelines. Wöchentliche Live-Termine halfen ihr, konkrete Fragen zu ihren eigenen Dateien zu stellen.

Ergebnis

Nach dem Kurs konnte Miriam ein einfaches Datenskript schreiben, das ihr wöchentliche Arbeit um ca. 2 Stunden reduziert. Wichtiger: Sie versteht jetzt, was der Code tut – und kann ihn anpassen.

// Lerngeschichte 02

Erstes eigenes ML-Modell – vom Tutorial-Code zur eigenen Lösung

Ausgangslage

Thomas hatte Python-Grundkenntnisse und viele Tutorial-Beispiele kopiert – wusste aber nicht, wie er mit eigenen Daten anfangen sollte. Er wollte verstehen, wie man Modelle tatsächlich aufbaut, nicht nur nachahmt.

Kurs

Machine Learning in Practice, 10 Wochen. Fokus auf eigenem Datensatz, Code-Reviews und Portfolio-Projekt. Die Fehleranalyse-Woche war laut Thomas besonders lehrreich.

Ergebnis

Thomas schloss den Kurs mit einem vollständigen Portfolio-Projekt ab, das er weiterentwickeln konnte. Sein Code-Stil hat sich laut eigenem Feedback deutlich verbessert.

// Lerngeschichte 03

Vom ML-Experimentieren zum produktiven KI-System

Ausgangslage

Andrea hatte Erfahrung mit ML-Modellen, wusste aber nicht, wie man eine vollständige Anwendung darauf aufbaut und betreibt. Die Lücke zwischen „funktionierendem Notebook" und „einsetzbarer Anwendung" wollte sie schließen.

Kurs

End-to-End AI Engineering, 12 Wochen. Capstone-Projekt mit Einzelmentoring. Schwerpunkt auf Systemarchitektur, Evaluierung und verantwortungsvollem Einsatz.

Ergebnis

Andrea hat im Rahmen des Kurses eine einsatzfähige KI-Anwendung gebaut, die sie danach in einem kleinen Nebenprojekt weiterentwickelt hat. Sie hat das Mentoring als „deutlich mehr als erwartet" beschrieben.

// Kontakt

Direkt Kontakt aufnehmen

Adresse
Avenue de la Gare 41, 1003 Lausanne
Erreichbarkeit
Mo–Fr: 09:00–18:00 Uhr
Sa: 10:00–14:00 Uhr
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