1. Online-Kurse und Tutorials
1.1 Für Einsteiger
Du hast noch keine Ahnung von KI, möchtest aber verstehen, worum es geht? Diese Kurse sind der perfekte Startpunkt – leicht verständlich und ohne Vorkenntnisse.
- Coursera: „AI For Everyone“ von Andrew Ng
Andrew Ng, eine Legende in der KI-Welt, hat diesen Kurs für Nicht-Techniker entwickelt. In etwa sechs Stunden lernst du, was KI ist, wie sie in Unternehmen (z. B. Marketing, Logistik) eingesetzt wird und welche ethischen Herausforderungen sie mit sich bringt. Kein Code, nur Konzepte – ideal für Manager oder Neugierige. Kostenlos im Audit-Modus oder 49 € mit Zertifikat.
Link: coursera.org/learn/ai-for-everyone - edX: „CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python“
Dieser Harvard-Kurs ist ein praxisnaher Einstieg für Leute, die bereit sind, etwas Python zu lernen. Du baust KI-Systeme wie einen Sudoku-Solver oder einen Chatbot und verstehst dabei Suchalgorithmen (z. B. Breadth-First Search), maschinelles Lernen und neuronale Netze. Dauer: 7 Wochen bei 10–20 Stunden pro Woche. Kostenlos, oder ca. 199 $ mit Zertifikat.
Link: edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python - Khan Academy: „Algorithms“
Bevor du dich in KI stürzt, brauchst du ein Fundament. Khan Academy bietet kostenlose Tutorials zu Algorithmen – von Bubble Sort über Merge Sort bis zu Graphenalgorithmen wie Dijkstra. Alles interaktiv und mit Übungen, die dir die Denkweise hinter KI näherbringen. Selbstbestimmtes Tempo, komplett gratis.
Link: khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms - Google: „Machine Learning Crash Course“
Dieser kostenlose 15-Stunden-Kurs von Google ist ein Schnelldurchlauf durch maschinelles Lernen. Du lernst Grundlagen wie lineare Regression, logistische Modelle und einfache neuronale Netze, inklusive praktischer Übungen mit TensorFlow. Besonders toll: Die interaktiven Visualisierungen zeigen dir, wie Modelle „denken“. Perfekt für Einsteiger mit etwas Programmieraffinität.
Link: developers.google.com/machine-learning/crash-course - IBM: „AI Foundations for Everyone“
Ein weiterer Anfängerkurs, der KI-Grundlagen mit einem Schwerpunkt auf Watson (IBMs KI-Plattform) erklärt. Du lernst, wie KI in der Praxis funktioniert – etwa bei Spracherkennung oder Datenanalyse. Dauer: 6 Wochen bei 2–4 Stunden pro Woche, kostenlos auf edX.
Link: edx.org/course/ai-foundations-for-everyone
1.2 Für Fortgeschrittene
Hast du schon Grundkenntnisse und willst tiefer einsteigen? Diese Kurse sind anspruchsvoller und setzen oft Python oder Mathe vor.
- Stanford Online: „CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition“
Ein Kult-Kurs für Computer Vision. Du lernst alles über Convolutional Neural Networks (CNNs), von der Theorie (Filter, Pooling) bis zur Praxis (Bilderkennung mit PyTorch). Die Vorlesungen von Fei-Fei Li und Team sind frei zugänglich, inklusive Aufgaben wie dem Training eines Modells zur Objekterkennung. Dauer: ca. 10 Wochen.
Link: cs231n.stanford.edu - DeepLearning.AI Specialization auf Coursera
Diese fünfteilige Reihe von Andrew Ng ist ein Deep-Learning-Bootcamp. Du startest mit einfachen Netzen, gehst über CNNs und RNNs bis hin zu fortgeschrittenem NLP und Optimierungstechniken (z. B. Adam, Dropout). Projekte wie Bildklassifikation oder Textgenerierung machen es praxisnah. Kosten: 49 €/Monat, Dauer: 3–5 Monate.
Link: coursera.org/specializations/deep-learning - Fast.ai: „Practical Deep Learning for Coders“
Jeremy Howard und sein Team haben hier etwas Besonderes geschaffen: Einen kostenlosen Kurs, der dich sofort ins Programmieren wirft. Du baust Modelle für Bilderkennung, Textklassifikation oder Empfehlungssysteme – ohne dich in Mathe zu verlieren. PyTorch ist das Werkzeug, und die Community hilft bei Fragen. Dauer: 7 Wochen.
Link: course.fast.ai - MIT: „Deep Learning for Self-Driving Cars“
Dieser Open-Source-Kurs zeigt, wie KI autonome Fahrzeuge antreibt. Du lernst CNNs, Sensorfusion und Entscheidungsfindung, mit Fokus auf reale Anwendungen. Selbstbestimmtes Tempo, komplett kostenlos – perfekt für Robotik-Fans.
Link: selfdrivingcars.mit.edu - Udacity: „Deep Reinforcement Learning Nanodegree“
Reinforcement Learning (RL) ist die Kunst, KI durch Belohnungen zu trainieren – etwa für Spiele oder Robotersteuerung. Dieser Kurs bringt dir Algorithmen wie Q-Learning und Deep Q-Networks bei, mit Projekten wie einem Lunar Lander. Dauer: 4 Monate bei 10 Stunden/Woche, Kosten: ca. 399 €.
Link: udacity.com/course/deep-reinforcement-learning-nanodegree - Berkeley: „CS294 – Deep Reinforcement Learning“
Ein weiterer RL-Kurs, diesmal von UC Berkeley. Die Vorlesungen sind öffentlich, und du tauchst tief in Algorithmen wie PPO oder SAC ein. Ideal für Theorie-Fans mit Programmiererfahrung.
Link: rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
2. Bücher
2.1 Für Einsteiger
Bücher bieten Tiefe und Struktur. Diese sind ideal, wenn du neu bist.
- „Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems“ von Michael Negnevitsky
Dieses Buch führt dich in KI-Konzepte wie Expertensysteme, Fuzzy Logic und maschinelles Lernen ein – ohne dich mit Formeln zu überfordern. Es ist praxisnah und erklärt, wie KI in der realen Welt funktioniert. 424 Seiten, ca. 60 €.
Link: amazon.de/dp/1408225743 - „Machine Learning Yearning“ von Andrew Ng
Ein kostenloses E-Book, das dir Strategien statt Formeln gibt: Wie strukturierst du ein ML-Projekt? Wann brauchst du mehr Daten oder ein besseres Modell? 118 Seiten, perfekt für Praktiker und Teamleiter.
Link: machinelearningyearning.com - „AI Superpowers“ von Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee, ein KI-Pionier, erzählt, wie China und die USA um die KI-Dominanz kämpfen. Es ist weniger technisch, dafür gesellschaftlich aufschlussreich – mit Einblicken in Jobs, Ethik und mehr. 272 Seiten, ca. 20 €.
Link: amazon.de/dp/132854639X - „Life 3.0“ von Max Tegmark
Dieses Buch erforscht, wie KI die Zukunft der Menschheit prägen könnte – von Superintelligenz bis zu ethischen Dilemmata. Spannend wie ein Roman, aber voller wissenschaftlicher Einsichten. 384 Seiten, ca. 15 €.
Link: amazon.de/dp/1101970316
2.2 Für Fortgeschrittene
Diese Werke sind für diejenigen, die tiefer in die Materie eintauchen wollen.
- „Deep Learning“ von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville
Das „Deep Learning Bible“ – ein 800-seitiges Meisterwerk, das alles abdeckt: von Grundlagen über CNNs, RNNs bis hin zu GANs. Mathematisch fundiert, aber mit praktischen Beispielen. Kostenlos online, Hardcover ca. 80 €.
Link: deeplearningbook.org - „Pattern Recognition and Machine Learning“ von Christopher Bishop
Ein Klassiker für statistisches Lernen. 738 Seiten voller Bayes-Modelle, Support Vector Machines und Clustering – ideal für Leser mit Mathe-Background. Preis: ca. 90 €.
Link: springer.com/gp/book/9780387310732 - „Reinforcement Learning: An Introduction“ von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto
Der definitive Guide zu RL. Du lernst, wie Agenten durch Belohnungen lernen – von Markov-Prozessen bis zu Deep RL. 548 Seiten, kostenlos als PDF oder ca. 50 € als Buch.
Link: mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning - „The Elements of Statistical Learning“ von Trevor Hastie et al.
Ein 745-seitiges Werk über statistisches Lernen – von Regression über Entscheidungsbäume bis zu neuronalen Netzen. Kostenlos als PDF, Hardcover ca. 70 €. Perfekt für Data Scientists.
Link: web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ - „Probabilistic Graphical Models“ von Daphne Koller und Nir Friedman
Ein tiefgehendes Buch über grafische Modelle (z. B. Bayesian Networks), die in KI für Unsicherheitsmodellierung genutzt werden. 1270 Seiten, ca. 100 € – für Experten ein Muss.
Link: mitpress.mit.edu/books/probabilistic-graphical-models - „Superintelligence“ von Nick Bostrom
Ein philosophisches Werk über die Risiken und Chancen superintelligenter KI. 352 Seiten, ca. 20 € – nachdenklich und visionär.
Link: amazon.de/dp/0198739834
3. Forschungspapiere und Akademische Ressourcen
Forschung treibt KI voran. Hier sind die besten Quellen für Papers und wissenschaftliche Arbeiten.
- arXiv.org
Über 2 Millionen frei zugängliche Papers zu KI-Themen wie NLP, Computer Vision oder RL. Suche nach „Large Language Models“ oder „Generative AI“ für die neuesten Trends. Tipp: Abonniere RSS-Feeds für deine Interessensgebiete.
Link: arxiv.org - Google Scholar
Die ultimative Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur. Nutze Filter wie „seit 2024“, um aktuelle KI-Forschung zu finden, oder „Zitiert von“, um einflussreiche Arbeiten zu entdecken.
Link: scholar.google.com - „Attention Is All You Need“ (Transformer-Paper)
Das 2017er Paper von Vaswani et al. revolutionierte NLP mit der Transformer-Architektur – die Basis für BERT, GPT und Co. Ein absolutes Must-Read, auch für Fortgeschrittene verständlich.
Link: arxiv.org/abs/1706.03762 - „Deep Residual Learning for Image Recognition“ (ResNet)
Dieses 2015er Paper von He et al. führte ResNet ein, das tiefe Netze durch Residualverbindungen stabilisierte. Ein Meilenstein für Computer Vision.
Link: arxiv.org/abs/1512.03385 - Papers With Code
Eine Goldmine: Papers plus Open-Source-Code. Suche nach Themen wie GANs oder Diffusion Models und finde sofort einsatzbereite Implementierungen.
Link: paperswithcode.com - NeurIPS Proceedings
Die jährliche NeurIPS-Konferenz ist ein Mekka der KI-Forschung. Alle Papers – von bahnbrechenden Modellen bis zu Theorie – sind frei zugänglich. Schau dir die 2024er Ausgabe an!
Link: papers.nips.cc - ICML (International Conference on Machine Learning)
Eine weitere Top-Konferenz mit Papers zu ML-Algorithmen, Optimierung und mehr. Die 2025er Proceedings kommen bald – halte Ausschau!
Link: icml.cc - ACL Anthology
Für NLP-Fans: Die ACL (Association for Computational Linguistics) bietet Tausende Papers zu Sprache, Text und Dialogsystemen.
Link: aclanthology.org
4. Programmier-Tools und Frameworks
Ohne die richtigen Tools bleibt KI Theorie. Hier sind die besten Frameworks und Bibliotheken.
- TensorFlow
Googles Open-Source-Riese ist vielseitig: Von einfachen ML-Modellen bis zu komplexen Deep-Learning-Netzen. Es unterstützt GPUs, TPUs und sogar Mobile-Deployment. Die Community ist riesig, Tutorials gibt’s zuhauf.
Link: tensorflow.org - PyTorch
Beliebt in der Forschung dank seiner Flexibilität. Dynamische Netze und eine intuitive API machen es ideal für Prototyping – z. B. für Transformer oder GANs.
Link: pytorch.org - Scikit-learn
Perfekt für klassische ML-Algorithmen: Regression, Entscheidungsbäume, Clustering. Einfach zu nutzen, ideal für kleinere Projekte oder Datenanalyse.
Link: scikit-learn.org - Keras
Eine High-Level-API auf TensorFlow-Basis. Du baust neuronale Netze in Minuten – ideal für schnelle Experimente ohne viel Boilerplate-Code.
Link: keras.io - Hugging Face
Der Star für NLP: Vortrainierte Modelle (BERT, LLaMA), Tools wie „Transformers“ und „Datasets“, plus eine Community für Fine-Tuning. Unverzichtbar für Textprojekte.
Link: huggingface.co - OpenCV
Die Go-to-Bibliothek für Computer Vision. Bildverarbeitung, Objekterkennung, Gesichtsdetektion – alles Open Source und kostenlos.
Link: opencv.org - ONNX (Open Neural Network Exchange)
Ein Format zum Austausch von Modellen zwischen Frameworks (z. B. PyTorch zu TensorFlow). Perfekt für Produktionsumgebungen.
Link: onnx.ai - JAX
Googles neuer Stern für High-Performance-Computing. Es kombiniert NumPy mit GPU-Beschleunigung – ideal für Forschung und experimentelle Modelle.
Link: github.com/google/jax - Apache MXNet
Ein skalierbares Framework für Deep Learning, besonders stark in Cloud-Umgebungen. Weniger populär, aber leistungsstark.
Link: mxnet.apache.org
5. Communities und Foren
Der Austausch mit Gleichgesinnten ist Gold wert. Hier sind die besten Plattformen.
- Reddit: r/MachineLearning
Über 2 Millionen Mitglieder diskutieren hier Papers, Projekte und Probleme. Von „Wie trainiere ich ein GAN?“ bis zu Karrieretipps – alles dabei.
Link: reddit.com/r/MachineLearning - Stack Overflow
Technische Fragen? Hier findest du Antworten zu TensorFlow-Fehlern, PyTorch-Optimierung oder Datenaufbereitung. Nutze Tags wie „artificial-intelligence“.
Link: stackoverflow.com/questions/tagged/artificial-intelligence - Kaggle
Mehr als eine Datensatz-Plattform: Foren, Wettbewerbe und Notebooks bieten Austausch und Lernmöglichkeiten. Schau dir die „Discussions“-Sektion an!
Link: kaggle.com - AI Alignment Forum
Für KI-Sicherheit und Ethik. Hier debattieren Forscher über Themen wie „Wie kontrollieren wir Superintelligenz?“ Tiefgründig und spezialisiert.
Link: alignmentforum.org - Discord: PyTorch Community
Ein Chat mit Channels für Anfänger, Experten und spezielle Themen (z. B. NLP, Vision). Kostenlos beitreten und live Fragen stellen.
Link: discord.gg/pytorch - GitHub Discussions
Viele KI-Projekte (z. B. TensorFlow, Hugging Face) haben Diskussionsforen auf GitHub. Perfekt für technische Deep Dives oder Bug-Reports.
Link: github.com - LessWrong
Eine Community für rationales Denken und KI-Philosophie. Besonders stark bei Themen wie AGI (Artificial General Intelligence).
Link: lesswrong.com
6. Datensätze
Ohne Daten keine KI. Hier sind die besten Quellen für Trainingsdaten.
- UCI Machine Learning Repository
Über 500 kostenlose Datensätze – von Weinklassifikation bis zu Krebsdiagnosen. Klein, aber perfekt für erste Experimente.
Link: archive.ics.uci.edu/ml - ImageNet
Ein riesiger Bilddatensatz mit über 14 Millionen annotierten Fotos. Die Grundlage für Modelle wie ResNet oder EfficientNet.
Link: image-net.org - Common Crawl
Milliarden von Webseiten als Rohdaten für NLP. Kostenlos, aber du brauchst Speicher und Rechenpower, um das zu nutzen.
Link: commoncrawl.org - Google Dataset Search
Eine Suchmaschine für öffentliche Datensätze. Filtere nach Thema (z. B. Medizin, Finanzen) oder Format – unschlagbar praktisch.
Link: datasetsearch.research.google.com - COCO (Common Objects in Context)
Über 200.000 Bilder mit Annotationen für Objekterkennung und Segmentierung. Ein Standard für Computer Vision.
Link: cocodataset.org - Open Data Portal der EU
Tausende Datensätze von europäischen Institutionen – von Klimadaten bis zu Verkehrsstatistiken. Kostenlos und oft gut strukturiert.
Link: data.europa.eu - AudioSet von Google
2 Millionen Audio-Clips mit Labels für Sound-Erkennung – perfekt für Sprach- oder Geräuschmodelle.
Link: research.google.com/audioset/ - LAION-5B
Ein Open-Source-Datensatz mit 5 Milliarden Bild-Text-Paaren. Die Basis für Modelle wie Stable Diffusion – riesig und kostenlos.
Link: laion.ai
7. Blogs und Nachrichten
Bleib up-to-date mit diesen Quellen.
- Towards Data Science
Tausende Artikel auf Medium zu KI, ML und Data Science – von Tutorials („Wie baue ich ein CNN?“) bis zu Analysen („KI in 2025“). Teilweise kostenpflichtig, aber vieles frei.
Link: towardsdatascience.com - MIT Technology Review: AI Section
Hochwertige Berichte zu KI-Trends – etwa autonome Fahrzeuge, KI-Ethik oder neue Algorithmen. Ein Abo lohnt sich, aber viele Artikel sind gratis.
Link: technologyreview.com/topic/artificial-intelligence - Distill
Ein Online-Journal mit visuellen Erklärungen zu KI-Konzepten. Beispiele: Wie funktionieren Transformer? Warum sind GANs instabil? Ein echter Schatz!
Link: distill.pub - The AI Alignment Newsletter
Rohin Shah fasst wöchentlich KI-Sicherheitsforschung zusammen. Kostenlos, kompakt und perfekt für Ethik-Interessierte.
Link: rohinshah.com/ai-alignment-newsletter - Gradient Flow
Ben Loricas Blog und Newsletter bieten Einblicke in KI-Trends für die Industrie – z. B. MLOps oder Edge Computing.
Link: gradientflow.com - AI Weekly
Ein wöchentlicher Newsletter mit den neuesten KI-Nachrichten, Tools und Events. Kostenlos und knackig.
Link: aiweekly.co - Import AI
Jack Clark (ex-OpenAI) schreibt über KI-Forschung und Politik. Tiefgründig und oft visionär.
Link: importai.net
8. Podcasts und Videos
Hören oder schauen statt lesen? Hier sind die besten Audio- und Video-Ressourcen.
- Lex Fridman Podcast
Lex Fridman interviewt KI-Größen wie Yann LeCun, Demis Hassabis oder Ilya Sutskever. Die Folgen sind oft 2–3 Stunden lang – tiefgründig und inspirierend.
Link: youtube.com/c/lexfridman - Two Minute Papers
Károly Zsolnai-Fehér erklärt neue Papers in kurzen Videos – z. B. „Was kann Stable Diffusion 3?“ Perfekt, um schnell auf dem Laufenden zu bleiben.
Link: youtube.com/c/K%C3%A1rolyZsolnai - The AI Podcast von NVIDIA
Ein Podcast über reale KI-Anwendungen – von Medizin bis Gaming. Jede Folge ist ca. 30 Minuten und praxisnah.
Link: blogs.nvidia.com/ai-podcast/ - Siraj Raval’s YouTube Channel
Siraj macht KI mit Tutorials und Coding-Videos zugänglich. Etwas älter, aber die Grundlagen (z. B. Neuronale Netze in Python) sind zeitlos.
Link: youtube.com/c/sirajraval - Machine Learning Street Talk
Ein Podcast mit tiefgehenden Diskussionen zu KI-Theorie und Philosophie. Für Nerds, die über Gradienten hinausdenken wollen.
Link: youtube.com/c/MachineLearningStreetTalk - Data Science Dojo YouTube
Tutorials zu ML, NLP und Datenvisualisierung – kompakt und anfängerfreundlich.
Link: youtube.com/c/DataScienceDojo
9. Ethik und Sicherheit
KI ist nicht nur Technik, sondern auch Verantwortung. Hier sind die besten Ressourcen.
- Future of Life Institute
Diese Organisation erforscht KI-Risiken und fördert Sicherheit. Lies die Asilomar-Prinzipien oder schau dir Videos zu AGI-Risiken an.
Link: futureoflife.org - AI Ethics Guidelines (EU)
Die EU legt Standards für vertrauenswürdige KI fest – etwa Transparenz oder Fairness. Ein Muss für Entwickler und Unternehmen.
Link: ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai - Partnership on AI
Eine Koalition aus Tech-Firmen und NGOs. Ihre Whitepapers zu Bias, Privatsphäre und mehr sind top.
Link: partnershiponai.org - AI Now Institute
Forschungsberichte zu Bias, Diskriminierung und sozialen Auswirkungen von KI. Kritisch und datenbasiert – ideal für eine reflektierte Perspektive.
Link: ainowinstitute.org - Center for AI Safety
Eine neue Initiative, die KI-Risiken (z. B. Missbrauch von Modellen) untersucht. Ihre Papers sind aktuell und relevant.
Link: safe.ai - IEEE Ethically Aligned Design
Ein umfassender Leitfaden zur ethischen KI-Entwicklung vom IEEE. Kostenlos als PDF, 300+ Seiten.
Link: standards.ieee.org/industry-connections/ec/autonomous-systems/
10. Praktische Projekte und Wettbewerbe
Übung macht den Meister. Hier kannst du deine Skills testen.
- Kaggle Competitions
Wettbewerbe wie „Titanic Survival Prediction“ oder „Climate Change Forecasting“ bieten Preise, Ruhm und Lernmöglichkeiten. Schau dir die Leaderboards an!
Link: kaggle.com/competitions - AI Hackathons (Devpost)
Online- oder Vor-Ort-Hackathons zu KI-Themen – von Chatbots bis zu Gesundheitslösungen. Ideal zum Netzwerken.
Link: devpost.com/hackathons - OpenAI Gym
Eine Plattform für RL-Experimente. Trainiere Agenten in Spielen wie CartPole oder baue eigene Umgebungen.
Link: gym.openai.com - Zindi
Afrikas Data-Science-Plattform mit Wettbewerben zu lokalen Problemen – z. B. Krankheitsvorhersage oder Landwirtschaft.
Link: zindi.africa - Signate (Japan)
Eine weniger bekannte Plattform mit KI-Wettbewerben, oft mit Fokus auf asiatische Daten.
Link: signate.jp - RoboCup
Ein Wettbewerb für KI in der Robotik – von Fußballspielenden Robotern bis zu Rettungsmissionen.
Link: robocup.org
11. KI in spezifischen Branchen
KI ist überall. Hier sind Ressourcen für spezialisierte Anwendungen.
11.1 Medizin
- „Deep Learning for Healthcare“ (Coursera)
Ein Kurs zu KI in der Medizin – von Bilddiagnose bis Genomik.
Link: coursera.org/learn/deep-learning-healthcare - MIMIC-III Dataset
Ein Datensatz mit Intensivstationsdaten für KI-Forschung.
Link: mimic.physionet.org
11.2 Finanzen
- „Machine Learning in Finance“ von Lopez de Prado
Ein Buch zu ML in der Finanzwelt – z. B. Handel oder Risikomodelle.
Link: amazon.de/dp/110842063X - Quandl
Finanzdaten für KI-Projekte – teilweise kostenlos.
Link: quandl.com
11.3 Gaming
- Unity ML-Agents
Ein Toolkit, um KI-Agenten in Spiele zu integrieren.
Link: github.com/Unity-Technologies/ml-agents - „AI and Games“ YouTube
Ein Kanal über KI in Spielen – von Pathfinding bis NPC-Verhalten.
Link: youtube.com/c/AIandGames
12. Hardware für KI
Rechenpower ist entscheidend. Hier sind die besten Optionen.
- NVIDIA GPUs (z. B. RTX 4090)
Der Standard für Deep Learning. Teuer (ca. 1500 €), aber unschlagbar für Training.
Link: nvidia.com - Google TPUs
Cloud-basierte Tensor Processing Units – ideal für große Modelle. Kosten variieren (ca. 1–2 $/Stunde).
Link: cloud.google.com/tpu - Raspberry Pi mit AI-Add-ons
Für kleine Projekte: Ein günstiger Mikrocomputer (ca. 50 €) mit KI-Modulen wie Coral.
Link: raspberrypi.org - AWS Inferentia
Eine Cloud-Lösung für KI-Inferenz – kosteneffizient für Produktion.
Link: aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/
13. Konferenzen und Events
Triff die KI-Welt live oder online.
- NeurIPS
Die größte KI-Konferenz – Papers, Workshops und Networking. 2025 in Vancouver?
Link: neurips.cc - ICML
Fokus auf maschinelles Lernen – akademisch und praxisnah.
Link: icml.cc - CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)
Das Mekka für Vision-Forscher.
Link: cvpr.thecvf.com - AI Summit
Ein Event für Industrie-Anwendungen von KI.
Link: aisummit.com