Wer wir sind und was uns antreibt
Seit 2016 helfen wir Menschen dabei, Deep Learning zu verstehen und praktisch anzuwenden. Wir bauen keine Luftschlösser – wir zeigen dir, wie du mit neuronalen Netzen echte Probleme löst.
Unsere Geschichte beginnt mit einer Frage
Warum sind so viele Deep-Learning-Kurse voller Theorie, aber kaum jemand kann danach ein funktionierendes Modell bauen? Diese Frage hat uns 2016 dazu gebracht, Vyniqent zu gründen. Wir wollten einen Ort schaffen, an dem Menschen nicht nur über Backpropagation lesen, sondern sie selbst implementieren. Wo du nicht nur Tensorformen auswendig lernst, sondern verstehst, warum dein Modell nicht konvergiert.
Unser Team besteht aus Entwicklern und Forschern, die täglich mit Deep-Learning-Systemen arbeiten. Wir kennen die Stolpersteine: Overfitting, explodierende Gradienten, ineffiziente Datenpipelines. In unseren Workshops zeigen wir dir nicht nur, wie man diese Probleme löst – wir reproduzieren sie absichtlich, damit du lernst, sie zu erkennen. Das ist manchmal frustrierend, aber genau so funktioniert echtes Lernen.
Die Region um Stolzenau ist unsere Heimat, aber unsere Teilnehmer kommen aus ganz Deutschland. Wir kombinieren lokale Nähe mit digitaler Reichweite: Präsenz-Workshops für intensive Lerntage, Online-Sessions für Vertiefung und Code-Reviews. Du arbeitest an deinen eigenen Projekten, nicht an erfundenen Beispielen.
Was uns anders macht
- Du schreibst Code vom ersten Tag an – keine Theorie-Marathon-Sessions ohne praktische Anwendung
- Wir arbeiten mit echten Datensätzen inklusive ihrer Probleme: fehlende Werte, unbalancierte Klassen, verrauschte Labels
- Jeder Workshop endet mit einem funktionierenden Modell, das du in dein Portfolio aufnehmen kannst
- Unsere Gruppen haben maximal 12 Teilnehmer – so bleibt Zeit für individuelle Fragen zu deinem konkreten Problem
- Du lernst, wie man Modelle debuggt, nicht nur wie man sie trainiert – eine Fähigkeit, die in Tutorials oft fehlt
- Wir zeigen dir, wie du Deep-Learning-Bibliotheken richtig liest, damit du nicht bei jeder Fehlermeldung stecken bleibst
Unsere Grundprinzipien beim Unterrichten
Gutes Deep-Learning-Training dreht sich nicht um Buzzwords. Es geht darum, dass du am Ende selbstständig Modelle entwickeln, trainieren und optimieren kannst.
Praxis vor Perfektion
Wir starten mit funktionierendem Code und verbessern ihn schrittweise. Du siehst, wie ein einfaches Netz entsteht, lernst es zu erweitern und zu optimieren. Jeder Schritt ist nachvollziehbar und reproduzierbar.
Verständnis durch Fehler
Die besten Lektionen entstehen, wenn etwas schiefgeht. Wir bauen bewusst fehlerhafte Architekturen und analysieren gemeinsam, warum sie scheitern. So entwickelst du Intuition für gutes Modell-Design.
Werkzeuge richtig nutzen
PyTorch, TensorFlow, JAX – jedes Framework hat Vor- und Nachteile. Wir zeigen dir, wann du welches Tool einsetzt und wie du zwischen ihnen wechselst. Du lernst die Konzepte, nicht nur die API.
So funktionieren unsere Workshops konkret
Aufbau der Lerneinheiten
Jeder Workshop startet mit einer klaren Aufgabe: ein Bild klassifizieren, eine Zeitreihe vorhersagen, Text generieren. Du implementierst zuerst eine naive Lösung, dann optimieren wir sie gemeinsam. Dabei erklären wir jede Design-Entscheidung – warum BatchNorm hier hilft und warum Dropout hier schadet.
Arbeiten mit realen Daten
Keine perfekt vorbereiteten MNIST-Datensätze. Du lernst Data Augmentation, Normalisierung und Preprocessing an echten, unordentlichen Daten. Wir zeigen dir, wie du fehlende Werte behandelst und wie du erkennst, ob dein Datensatz für das Problem überhaupt geeignet ist.
Debugging und Optimierung
Dein Modell lernt nicht? Loss geht gegen NaN? Training ist zu langsam? Wir arbeiten mit Tensorboard, Profiling-Tools und Gradient-Visualisierungen, um Probleme systematisch zu lokalisieren. Du lernst, Hypothesen zu bilden und zu testen.
Eigene Projekte entwickeln
Im fortgeschrittenen Verlauf bringst du dein eigenes Problem mit. Wir helfen dir, es zu strukturieren, die richtige Architektur zu wählen und Fallstricke zu vermeiden. Das Ziel ist, dass du nach dem Workshop selbstständig weiterarbeiten kannst.
Was du von uns erwarten kannst
Wir versprechen keine Wunder. Deep Learning zu lernen braucht Zeit, Geduld und viel Experimentieren. Aber wir können dir den Weg deutlich einfacher machen als ihn alleine zu gehen.
Nach unseren Workshops verstehst du nicht nur, wie man ein vortrainiertes Modell aufruft. Du weißt, wie Backpropagation funktioniert, warum Learning-Rate-Schedules wichtig sind und wie du Overfitting erkennst, bevor es zu spät ist. Du kannst Architektur-Diagramme in funktionierenden Code übersetzen und umgekehrt.
Unsere Teilnehmer schätzen besonders die ehrliche Einschätzung: Wenn ein Problem zu komplex für einen Einsteiger-Workshop ist, sagen wir das. Wenn dein Datensatz zu klein ist, schlagen wir Alternativen vor. Und wenn du nach dem Workshop stecken bleibst, kannst du uns kontaktieren – wir helfen auch nach Kursende weiter.
Deep Learning ist kein Hexenwerk, aber auch keine Plug-and-Play-Lösung. Bei uns lernst du die Grundlagen so solide, dass du eigenständig komplexe Probleme angehen kannst.