KI mit Python Lernen
KI mit Python Lernen — Ein AI-Kurs in Python für dein Smartphone, von der ersten Codezeile bis zu LLMs
KI mit Python Lernen ist ein kostenloser AI-Kurs für iOS und Android für absolute Anfänger, Studierende und Quereinsteiger. Du lernst künstliche Intelligenz mit Python – von deiner ersten Codezeile an. 53 Kurse führen dich von Variablen und Schleifen bis zu neuronalen Netzwerken, Computer Vision und großen Sprachmodellen. Ein integrierter Code-Editor und ein AI Mentor erklären dir festgefahrene Konzepte wie Tensor, Gradient oder Overfitting in wenigen Sekunden.
- Preis
- Kostenlos, Pro optional
- Plattformen
- iOS und Android
- Sprachen
- 22
- Altersfreigabe
- 4+
- Erfordert
- iOS 15.1 oder neuer
- App Store
- 3.4 ★ (5)
Du kannst AI nicht lernen, ohne zuerst Programmieren zu lernen.
Jede AI-Technik in diesem Kurs – ein Classifier, ein neuronales Netzwerk oder eine Prompt-Pipeline – ist zunächst Python-Code. Die App behandelt die Sprache als Einstieg statt als lästige Pflicht, die man überspringen kann. Deshalb besteht das erste Drittel des Lehrplans aus einfachem Python, bevor auch nur ein einziges Modell trainiert wird.
Was es ist
KI mit Python Lernen ist eine kostenlose Bildungs-App für iOS und Android, die künstliche Intelligenz mit der Programmiersprache Python vermittelt – ohne Vorkenntnisse im Programmieren vorauszusetzen. Die 53 Kurse führen von den Python-Grundlagen und der Datenverarbeitung über klassisches Machine Learning, neuronale Netzwerke und Computer Vision bis hin zu großen Sprachmodellen. Im integrierten Code-Editor kannst du Code eingeben, ausführen und die Ausgabe sehen. Ein AI Mentor beantwortet Fragen zu Konzepten oder Fehlern, sobald sie auftreten.
In der App
So sieht es aus
Der Kurs
Das deckt der KI-mit-Python-Kurs ab
53 Kurse und mehr als 200 Lektionen aus der eigenen Kursübersicht der App – vom ersten Python-Programm bis zu großen Sprachmodellen und Retrieval-Augmented Generation.
Grundlagen der Python-Programmierung
Einführung in die Programmierung, Python-Grundlagen, Bedingungen und Schleifen, Funktionen und modulare Programmierung, Datenstrukturen, objektorientierte Programmierung, Dateiverarbeitung, Fehler- und Ausnahmebehandlung, fortgeschrittene Python-Funktionen, Arbeiten mit Bibliotheken, Testen und Debugging sowie Python für Automatisierung – reines Python, bevor spezifische KI-Inhalte beginnen.
Datenverarbeitung für KI
Python-Grundlagen für Data Science, statistische Grundlagen für KI, Datenbereinigung und Vorverarbeitung, explorative Datenanalyse, NumPy Deep Dive, fortgeschrittene Pandas-Operationen, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, reguläre Ausdrücke für Text-KI, Datenbanken für KI-Projekte sowie Web-APIs und Datenerfassung für KI.
Klassisches maschinelles Lernen
Einführung in künstliche Intelligenz, überwachtes Lernen: grundlegende Algorithmen, fortgeschrittenes überwachtes Lernen, Support Vector Machines, unüberwachtes Lernen, Techniken des Feature Engineering, Modellevaluierung und Hyperparameter-Tuning, Zeitreihenanalyse und Prognosen sowie Empfehlungssysteme.
Deep Learning und Computer Vision
Künstliche neuronale Netze, Transfer Learning mit Keras und TensorFlow, Computer Vision mit PyTorch, Bildverarbeitung, Generative AI: VAEs und GANs, Graph Neural Networks, verteiltes Training und ML im großen Maßstab, Reinforcement Learning sowie fortgeschrittenes Reinforcement Learning.
NLP und große Sprachmodelle
Natural Language Processing (NLP), fortgeschrittenes NLP mit Word Embeddings, große Sprachmodelle mit Python sowie LangChain und RAG Systems – der Abschnitt, in dem du die zuvor gelernten Python- und Datenkenntnisse nutzt, um etwas zu bauen, das Texte liest und schreibt.
Ein KI-Projekt produktionsreif machen
Struktur von KI-Projekten und Git-Workflow, Bereitstellung von KI-Modellen mit FastAPI, MLOps-Grundlagen, Bereitstellung von KI-Modellen im großen Maßstab, Architektur und Design von KI-Systemen, verantwortungsvolle KI und Explainability, Vorbereitung auf KI mit Python sowie Anwendungen von KI.
So funktioniert es
So führt der Kurs von Python zu AI
Die 53 Kurse folgen aus gutem Grund einer festen Reihenfolge: Jede spätere Phase setzt die vorherige voraus. So machst du genau dort weiter, wo die letzte Lektion aufgehört hat, statt planlos im Lehrplan hin und her zu springen.
Schreibe zuerst echtes Python
In den ersten Kursen geht es um grundlegendes Programmieren – Variablen, Schleifen, Funktionen, Datenstrukturen und objektorientierten Code. AI-spezifische Inhalte gibt es zunächst noch nicht. Jede spätere Technik im Lehrplan baut darauf auf, daher ist dieses Fundament unverzichtbar.
Lerne, Daten aufzubereiten, und trainiere dann ein Modell
Datenbereinigung, NumPy und pandas, anschließend klassisches Machine Learning: überwachte und unüberwachte Algorithmen, Feature Engineering und Modellevaluierung. Der Code läuft sofort nach der Eingabe im integrierten Editor. So beobachtest du die Ausgabe eines Trainingsskripts direkt, statt sie dir nur vorzustellen.
Erreiche neuronale Netzwerke und frage nach, wenn etwas nicht funktioniert
Deep Learning, Computer Vision und große Sprachmodelle bilden den Abschluss des Lernpfads. Wenn ein Begriff oder ein Fehler unklar ist – „Was ist ein Tensor?“ oder „Warum hat mein Modell Overfitting?“ – antwortet der AI Mentor in wenigen Sekunden in verständlicher Sprache. Die Weekly Code Challenge lässt dich dieselben Konzepte außerdem im Vergleich mit anderen Lernenden erneut anwenden.
Was steckt drin
Das bietet die App
53
Kurse, von Python bis zu LLMs
Von den Python-Grundlagen und Datenstrukturen über Statistik, NumPy und pandas, klassisches Machine Learning, neuronale Netzwerke und Computer Vision bis hin zu großen Sprachmodellen, LangChain und RAG-Systemen.
200+
Kompakte Lektionen
Jede Lektion verbindet kurze, leicht verständliche Theorie mit einer praktischen Übung – passend für eine Kaffeepause statt für einen langen Vorlesungsblock.
AI
AI Mentor
Frag nach einem Konzept oder einer Fehlermeldung – „Warum hat mein Modell Overfitting?“ oder „Erkläre Gradient Descent einfach“ – und erhalte in wenigen Sekunden eine klare Antwort mit Beispielen, auf jedem Lernniveau.
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Integrierter Code-Editor
Coding-Übungen laufen direkt im Editor auf deinem Smartphone: Code eingeben, ausführen und die Ausgabe sehen. Eine falsche Antwort ist ein Grund, den Mentor zu fragen, und keine Sackgasse.
1/Woche
Wöchentliche Coding-Challenge
Jede Woche eine Aufgabe, die du löst und mit Lernenden auf der ganzen Welt vergleichst – eine Übung, die dich auch nach Abschluss des Kurses immer wieder zurückbringt.
Zert.
Abschlusszertifikat
Bestehe die Abschlussprüfung und erhalte ein Abschlusszertifikat, das du in deinem Lebenslauf oder auf LinkedIn zeigen kannst – zusätzlich zu den Quizzen und Coding-Challenges nach jedem Thema.
Hintergrund
Was braucht es, um bei null anzufangen und AI-Code zu schreiben?
Künstliche Intelligenz besteht größtenteils aus Software, die Muster in Daten erkennt, statt von Menschen von Hand festgelegten Regeln zu folgen. Der Weg dorthin umfasst drei aufeinanderfolgende Schritte: genug Python, um echte Programme zu lesen und zu schreiben; genug Datenverarbeitung, um die Daten zu bereinigen und aufzubereiten, aus denen ein Modell lernen soll; und anschließend die Modellierungstechniken selbst – zuerst klassisches Machine Learning, danach neuronale Netzwerke und Sprachmodelle. Wer direkt zum dritten Schritt springt, scheitert beim selbstständigen Lernen von AI meist an einem Fehler, den niemand erklärt.
Machine Learningdie Grundidee
Statt Regeln von Hand zu programmieren, gibst du einem Programm viele gekennzeichnete Beispiele, und es ermittelt selbst das Muster, das sie verbindet. Spamfilter, Empfehlungen und fast alles, was heute als AI bezeichnet wird, funktionieren auf diese Weise – und werden häufiger in Python umgesetzt als in jeder anderen Sprache.
Neuronales Netzwerkdas wichtigste Werkzeug
Eine Folge einfacher numerischer Schichten, die Werte untereinander weitergeben. Jede Schicht wird während des Trainings angepasst, bis die Ausgabe brauchbar ist. Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch wurden speziell dafür entwickelt, neuronale Netzwerke in Python zu erstellen und zu trainieren, ohne die Mathematik von Hand schreiben zu müssen.
Overfittingdie erste echte Stolperfalle
Ein Modell, das seine Trainingsbeispiele auswendig gelernt hat, statt das dahinterliegende Muster zu erkennen: Bei bereits gesehenen Daten erzielt es gute Ergebnisse, bei unbekannten Daten jedoch schlechte. Dieses Verhalten zu erkennen und zu beheben, gehört zu den ersten echten Debugging-Fähigkeiten, die du im Kurs lernst.
Großes SprachmodellLLM
Ein neuronales Netzwerk, das mit enormen Textmengen trainiert wurde, um das nächste Wort vorherzusagen. Diese eine Fähigkeit ermöglicht es Tools mit LangChain und RAG, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen und Code zu schreiben. Sie bildet den letzten Abschnitt dieses Lehrplans – nicht den ersten.
Passend
Für wen es geeignet ist – und für wen nicht
Es passt zu dir, wenn du
- Du hast wenig oder keine Programmiererfahrung und möchtest KI von Python ausgehend erklärt bekommen, statt dass sie vorausgesetzt wird
- Du möchtest tatsächlich ein Modell auf dem Handy trainieren und ausführen, statt nur darüber zu lesen, was ein Modell tut
- Du studierst und möchtest zusätzlich zu deinen Kursen Python und ML üben oder wechselst den Beruf und strebst eine Karriere in Data Science an
- Du bleibst häufig an einem Begriff oder einem Stack Trace hängen und möchtest, dass der KI-Mentor antwortet, statt Foren zu durchsuchen
- Du möchtest, dass der Lernpfad bis zu großen Sprachmodellen und RAG führt und nicht beim klassischen maschinellen Lernen endet
Du bist hier nicht richtig, wenn du
- Du beherrschst Python bereits gut und suchst eine reine Referenz zu Machine Learning oder Deep Learning, ohne die Sprachgrundlagen zu wiederholen
- Du erwartest, dass alles kostenlos ist: Der erste Kurs ist mit einem täglichen Kontingent für den KI-Mentor kostenlos, Pro schaltet den Rest frei
- Du musst große Modelle auf echter GPU-Hardware trainieren – die App vermittelt die Techniken, bietet aber keinen Trainingscluster
- Du brauchst eine anerkannte Qualifikation – das Zertifikat bestätigt den Abschluss, ist aber kein Hochschulabschluss
Fragen
Häufig gestellte Fragen
Muss ich Python können, bevor ich mit dieser App KI lernen kann?
Nein. KI mit Python Lernen beginnt mit ganz normaler Python-Programmierung – Variablen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen –, bevor ein spezifischer KI-Kurs startet, und geht davon aus, dass du noch nie programmiert hast. Ungefähr das erste Drittel der 53 Kurse behandelt Sprachgrundlagen. Genau das sorgt dafür, dass die anschließenden Machine-Learning-Kurse verständlich sind und nicht wie Magie wirken.
In welcher Reihenfolge lernt man KI eigentlich: Was kommt vor neuronalen Netzen?
Zuerst die Python-Grundlagen, dann Datenverarbeitung mit NumPy, pandas und grundlegender Statistik, anschließend klassisches maschinelles Lernen – überwachte und unüberwachte Algorithmen, Feature Engineering und Modellevaluierung. Neuronale Netze, Computer Vision und große Sprachmodelle bilden den letzten Abschnitt und bauen auf allem Vorherigen auf. Die Kursübersicht der App folgt dieser Reihenfolge, statt dich schon früh direkt zum Deep Learning springen zu lassen.
Für wen ist KI mit Python Lernen gedacht?
KI mit Python Lernen richtet sich an absolute Anfänger, die sich für künstliche Intelligenz interessieren, an Studierende, die zusätzlich zu ihren Kursen Python und maschinelles Lernen üben möchten, an Quereinsteiger, die sich Data-Science-Kenntnisse aufbauen, und an Entwickler, die ihre Kenntnisse in Deep Learning und LLM strukturiert auffrischen möchten. Du brauchst keine Vorkenntnisse, denn der erste Kurs beginnt bei null.
Was ist Overfitting und warum wird der KI-Mentor so oft danach gefragt?
Overfitting bedeutet, dass ein Modell seine Trainingsbeispiele auswendig gelernt hat, statt das allgemeine Muster zu erkennen – bei bereits gesehenen Daten wirkt es präzise, aber bei allem Neuen versagt es. Es ist eines der ersten echten Debugging-Probleme, auf die Anfänger stoßen, sobald sie tatsächliche Modelle trainieren, statt nur darüber zu lesen. Deshalb ist es in der App eine häufige Frage an den KI-Mentor und keine seltene Ausnahme.
Kann ich KI-Code auf einem Handy schreiben und ausführen oder brauche ich einen Laptop und eine GPU?
Die Programmierübungen des Kurses laufen im integrierten Editor der App: Du gibst den Code ein, führst ihn aus und siehst sofort die Ausgabe. So übst du mit echtem Code statt mit statischen Beispielen. Einen Laptop mit GPU-Hardware brauchst du erst, wenn du über die Kursübungen hinausgehst und große Modelle im Produktionsmaßstab trainierst – das liegt außerhalb des Umfangs einer Lern-App.
Wie weit geht der Kurs: Behandelt er auch große Sprachmodelle?
Ja. Nach dem klassischen maschinellen Lernen und neuronalen Netzen behandelt der Lernpfad Natural Language Processing, Word Embeddings und anschließend ganz konkret große Sprachmodelle: den Kurs „Große Sprachmodelle mit Python“ sowie einen Kurs zu LangChain und RAG Systems. Damit verbindest du ein LLM mit deinen eigenen Daten, um Fragen dazu zu beantworten.
Wie lange dauert es, von null bis zum Schreiben einfachen KI-Codes zu kommen?
Regelmäßigkeit ist wichtiger als die Gesamtstundenzahl. Wenn du täglich kurze Lektionen bearbeitest, können die meisten Anfänger innerhalb weniger Wochen einen einfachen Classifier schreiben und ausführen – nachdem sie die Python-Grundlagen und die ersten Machine-Learning-Kurse abgeschlossen haben. Die später folgenden Kurse zu neuronalen Netzen und LLM dauern länger und sind dafür gedacht, wiederholt bearbeitet zu werden. Streaks und Erinnerungen in der App sind auf diesen täglichen Rhythmus ausgelegt und nicht auf eine einzige lange Lerneinheit.
Ist KI mit Python Lernen kostenlos?
Die App kann kostenlos im App Store und bei Google Play heruntergeladen werden. Der erste Kurs ist kostenlos und umfasst ein tägliches Kontingent an Fragen an den KI-Mentor. So kannst du echte Python-Lektionen bearbeiten, bevor du dich entscheidest. Pro ist das kostenpflichtige Upgrade: Es schaltet alle Kurse frei, einschließlich der Inhalte zu Machine Learning und LLM, entfernt Werbung und macht den KI-Mentor unbegrenzt nutzbar.
Funktioniert die App offline, in der U-Bahn oder im Flugzeug?
Die App ist für instabile Verbindungen ausgelegt, nicht für eine vollständig fehlende Verbindung. Lektionen laden schnell und funktionieren weiter, wenn die Verbindung immer wieder abbricht – das deckt die meisten Pendelstrecken ab. Der KI-Mentor benötigt tatsächlich eine Verbindung, da er deine Fragen live beantwortet und nicht auf gespeicherte Inhalte auf dem Handy zurückgreift.
Welche Plattformen und Sprachen werden unterstützt?
KI mit Python Lernen läuft auf iOS über den App Store und auf Android über Google Play. Die App selbst ist in 22 Sprachen verfügbar und für Inhalte ab 4 Jahren eingestuft. Sie ist Teil von CoddyKit, einer Familie mit mehr als 40 Programmier-Apps.
Loslegen
Schreibe deine erste Python-Zeile und dann dein erstes Modell
Kostenloser Einstieg auf iOS und Android in 22 Sprachen.
Mehr von CoddyKit
Verfügbar auf iOS und Android.