Meine Reise durch 7 Andrew-Ng-Kurse über Machine Learning und KI

Ich muss zugeben, sobald ich mit Andrew Ngs Kursen angefangen hatte, konnte ich nicht mehr aufhören :D In den letzten Monaten habe ich sieben seiner Kurse auf Coursera und DeepLearning.AI abgeschlossen. Jeder hat auf dem vorherigen aufgebaut und mir ein klareres Bild davon gegeben, wie Machine Learning und KI wirklich funktionieren. Hier ist meine Meinung zu diesen Kursen, in der Reihenfolge, die meiner Meinung nach am sinnvollsten ist, wenn du von Grund auf anfängst:

• Machine Learning Specialization
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers
• Generative AI for Everyone
• Building system with chatGPT API
• Neural Networks and Deep Learning
• Functions, Tools, and Agents with LangChain
• Vector Databases: from Embeddings to Applications

1. Machine Learning Specialization – Eine solide Grundlage

Diese einsteigerfreundliche 3-Kurs-Spezialisierung bietet eine solide Grundlage in Machine-Learning-Konzepten und -Anwendungen. Die Kurse entwickeln sich von überwachten Lernalgorithmen wie Regression und Klassifikation zu fortgeschritteneren Techniken wie unüberwachtem Lernen und Reinforcement Learning. Ich schätzte die praktischen Programmierübungen in Python und fand es zugänglich, auch mit begrenzter Programmiererfahrung. Das ist einer der besten einführenden Machine-Learning-Kurse da draußen.

2. Generative AI for Everyone – Den Hype entmystifizieren

Dieser auf ein nicht-technisches Publikum ausgerichtete Kurs entmystifiziert generative KI und erklärt ihre Anwendungen und Einschränkungen. Der Inhalt ist gut strukturiert, balanciert Vor- und Nachteile und räumt mit verbreiteten Mythen auf. Es ist ein großartiger Kurs für alle, die generative KI vom Konzept bis zur Markteinführung verstehen möchten, einschließlich der Entwicklung effektiver Prompts.

3. Neural Networks and Deep Learning – Schlüsselmodelle verstehen

Dieser Kurs stieg etwas tiefer in Deep Learning ein, wie es auf überwachtes Lernen angewendet wird, die wichtigsten Modellkategorien (CNNs, RNNs usw.) und wann sie angewendet werden sollten. Das Absolvieren dieses Kurses nach der „Machine Learning Specialization" kann sich bei bestimmten Inhalten etwas redundant anfühlen. Du kannst diese Teile gerne überspringen.

4. Wenn du bereit bist, deine erste Gen-AI-Anwendung zu bauen

Wenn du das Gefühl hast, bereit zu sein, deine erste Anwendung zu bauen – insbesondere eine Gen-AI-Anwendung – fange mit den folgenden Kursen an: „ChatGPT Prompt Engineering for Developers" und „Building system with chatGPT API".

Diese Kurse ersparen dir viel Zeit, da sie dir einen Überblick über die wichtigsten Schritte geben, die du beim Bauen deiner Anwendungen bedenken solltest. Natürlich beinhalten sie auch Beispielcode, also sind sie sehr praxisnah.

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

Dieser Kurs ist ein Segen für Anfänger und fortgeschrittene Lernende gleichermaßen. Er wird von Andrew und auch Isa Fulford von OpenAI unterrichtet. Er konzentriert sich auf die Feinheiten des Prompt-Engineerings und die Verwendung von Large Language Models (LLMs). Der Kurs erläutert brillant die Kernkonzepte von LLMs und bietet praktische Einblicke in Best Practices für Prompt-Engineering. Er ist besonders wertvoll für alle, die die Kraft von LLM-APIs in verschiedenen Anwendungen verstehen und nutzen möchten. Zum Beispiel, wie man GPT bittet, seine Antwort im JSON-Format auszugeben, damit man sie später in der eigenen Anwendung verwenden kann.

Building Systems with the ChatGPT API

Als Nachfolge des Prompt-Engineering-Kurses ist diese einstündige Sitzung perfekt für Einsteiger in LLMs. Sie bietet praktische Beispiele und lehrt, wie man effizient mehrstufige Systeme mit Large Language Models aufbaut. Der Kurs ist ein ausgezeichneter Einstieg für alle, die sich für Prompt-Engineering und Large-Language-Model-Anwendungen interessieren. Ich schätze die Anleitung zu folgendem mit echten Codebeispielen:

• Wie man die „Moderation API" nutzt, um Benutzereingaben zu validieren und Prompt Injection zu vermeiden
• Chain-of-Thought-Reasoning
• Chaining Prompts
• Output-Evaluationen

5. Bereit, noch tiefer einzutauchen?

Nach diesen Kursen, wenn du tiefer in den Aufbau von Gen-AI-Anwendungen eintauchen möchtest, sind die beiden Kurse „Functions, Tools, and Agents with LangChain" und „Vector Databases: from Embeddings to Applications" perfekt.

Zu verstehen, was eine Vektordatenbank ist, wie sie funktioniert und wie sie dir helfen kann, eine multimodale generative KI-Anwendung zu bauen, ist super cool.

Rückblickend bin ich dankbar, wie gut diese Kurse aufeinander aufgebaut haben. Sie haben mir nicht nur theoretisches Wissen, sondern das praktische Vertrauen gegeben, tatsächlich Dinge zu bauen. Wenn du wie ich aus einem nicht-technischen Hintergrund kommst, glaube ich, dass dies wirklich der beste Lernpfad da draußen ist.

6. Update (November 2025): In die Praxis umgesetzt

Erinnerst du dich, als ich sagte, ich freue mich darauf, „diese Erkenntnisse in realen Projekten anzuwenden"? Nun, ich habe es tatsächlich getan.

Nach dem Abschluss dieser Kurse habe ich 75 Tage damit verbracht, https://stratum.chandlernguyen.com/ zu bauen – eine 9-Agenten-KI-Marketingplattform, die genau das anwendet, was Andrew lehrte: LLM-Prompt-Engineering, Funktionsaufrufe, Chain-of-Thought-Reasoning und Multi-Agenten-Systeme.

Die Plattform verwendet 11 strategische Frameworks (SWOT, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy usw.) und progressives Lernen – das bedeutet, die KI-Agenten werden mit jeder Konversation schlauer über dein Business. Sie ist für kleine Unternehmen und Marketingagenturen konzipiert, die strategische Intelligence brauchen, nicht nur Ausführung.

Ist sie perfekt? Definitiv nicht (ich lerne noch!). Aber sie ist live, sie funktioniert, und sie entstand direkt aus der Anwendung dessen, was ich in Andrews Kursen gelernt habe. Manchmal ist der beste Weg zu lernen, etwas Echtes zu bauen.

Wenn du neugierig bist, wie diese KI-Konzepte in echte Produkte umgesetzt werden, kannst du mehr darüber lesen: STRAŦUM: The 9-Agent Marketing Application I Built in 75 Days (Solo, While Sick for 10) oder https://stratum.chandlernguyen.com/.

Ich codiere weiterhin, lerne weiterhin und wende Andrews Lehren weiterhin auf echte Probleme an.

Was ist mit dir – hast du einen dieser Kurse gemacht oder befindest du dich auf einer ähnlichen Lernreise? Ich würde gerne hören, was für dich funktioniert hat (oder nicht).

Viele Grüße,

Chandler