30 Tages-Challenge KI: Mein Plan, um die Grundlagen von KI in 4 Wochen zu lernen

Mich im Bereich KI weiterzubilden, ist ein Punkt von meinem Projekt Wolkenkratzer, das ich letzte Woche veröffentlicht habe und ist mir ein Herzensanliegen. Manch Einer meinte zu mir, es wäre schon zu spät, auf den Hype aufzuspringen, aber dieser Trend hat doch gerade erst angefangen und KI wird so bald nicht weggehen, daher ist es wichtig, so viel wie möglich zu lernen. Und es ist keinesfalls zu spät!

Ich habe mir also von ChatGPT einen Lernplan erstellen lassen. 😉 Den habe ich natürlich ein bisschen abgewandelt, sodass ich jetzt gar nicht sicher bin, ob ich den Plan überhaupt in 30 Tagen schaffe, aber man wächst mit seinen Herausforderungen und ich will es in jedem Fall probieren. Grundsätzlich teile ich mir den Lernstoff in 4 Wochen ein, sodass ich in alle Themen einen Einblick bekomme und dann entscheiden kann, welche Themen ich vertiefen möchte.

Woche 1: Einführung in KI
Woche 2: Machine Learning
Woche 3: Data Science
Woche 4: Coding – Python & R

Ja, man kann sich mit all diesen Themen jahrelang beschäftigen, aber ich will ja nur einen ersten Eindruck und werde daher erstmal nur jeweils eine Woche in ein Thema eintauchen. Ob diese Herangehensweise sinnvoll und zielführend ist, berichte ich dann im Anschluss. Hier ist der Plan im Detail:

Woche 1: Einführung in KI

Kurse:

• Introduction to AI by Elements of AI
• AI for Everyone by Andrew Ng on Coursera

Obwohl es den ersten Kurs auch auf Deutsch gibt, werde ich ihn auf Englisch absolvieren, um mir nebenher das nötige Vokabular anzueignen. Ich bin nicht sicher, ob es nicht ausreicht, einen der beiden Kurse zu absolvieren. Teilweise überschneiden sie sich inhaltlich sicher.

Woche 2: Machine Learning

Kurse:

• Introduction to Machine Learning on Udacity

Wow, dieser Kurs hat 17 Lektionen und sollte damit locker für eine Woche reichen. Das heißt, ich muss mehr als 2 Lektionen pro Tag absolvieren – ein ambitioniertes Ziel!

Woche 3: Data Science

Kurse:

• Data Science Essentials on edX
• Introduction to Data Visualization on Khan Academy

Spannend, dass ich bei diesem Selbstversuch auch so viele verschiedene Lernplattformen kennenlerne. Vielleicht kann ich dazu im Nachgang auch noch mal einen Artikel veröffentlichen.

Woche 4: Coding – Python & R

Kurse:

• Python for Data Science and AI on Coursera
• Data Science: R Basics on edX

Okay. Allein der zweite Kurs ist auf 8 Wochen angelegt, aber wenn ChatGPT sagt, wir schaffen das in einer Woche, dann kriegen wir das wohl auch irgendwie hin.

Fazit

Ich habe super Bock auf dieses Projekt, aber ich stelle fest, dass der Plan ziemlich ambitioniert ist.

Es stellt sich die Frage, ob ich in die Kurse nur reinschnuppern oder sie wirklich und vollständig abschließen möchte? Wahrscheinlich wird letzteres nicht möglich sein und damit ist das ganze Unternehmen gefährdet. Aber wir schauen mal, wie es läuft. Vielleicht fesseln mich die Kurse so sehr, dass ich den Zeitplan aufgebe. Vielleicht genügt es mir auch nur hineinzuschauen und mir einen Eindruck zu verschaffen. Das würde ich an der Stelle noch offenlassen.

Die zweite Frage ist, wie ich meine Fortschritte in Echtzeit dokumentieren soll. Ja, es wird einen Blogpost zur Auswertung geben, aber ich möchte doch auch täglich berichten, wie gut ich vorankomme, was ich gerade lerne und wieviel Spaß das macht oder halt auch nicht. 😉 Ich werde dafür meine Accounts auf LinkedIn, Twitter – X und facebook nutzen und den Hashtag #30TageKI verwenden. Wer mir auf diesen Kanälen noch nicht folgt, ist herzlich eingeladen, es endlich mal zu tun.

Jetzt bleibt mir nur noch zu sagen: Auf die Plätze, fertig, los!

Jetzt Du!

Beschäftigst du dich auch mit AI? Welche der Lernplattformen kannst du empfehlen?