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Unser zweiter Online-Kurs: KI und ML in der Praxis

Motivation & Feedback aus dem ersten Kurs: Unser erster Online Kurs auf openHPI zum Thema „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger“ hat – gemeinsam mit Johannes Hötter – bereits über 15.800 Lernende erreicht (Stand: Juni 2022). In einem früheren Blogpost habe ich unsere Erfahrungen bei der Konzeption, Aufnahme und Begleitung des ersten Kurses reflektiert.

Am Ende des ersten Kurses wollten wir verstehen, wie die Teilnehmenden den Kurs wahrgenommen haben, wo wir uns verbessern können, welche Fragen offen geblieben sind und ob sich die Teilnehmenden überhaupt eine Fortsetzung wünschen. Dafür haben wir in einer Umfrage nach Kursende die „I wish, I like“-Feedbackmethode eingesetzt – ein Format, das beispielsweise aus dem Bereich Design Thinking sehr bekannt ist. Die wichtigsten Rückmeldungen aus dem ersten Kurs lassen sich wie folgt zusammenfassen:

  • Guter konzeptioneller Überblick im Einführungskurs: Viele Teilnehmende haben den gelungenen Gesamtüberblick hervorgehoben und haben gelobt, dass wir wichtige Konzepte und Fachbegriffe gut vermittelt haben. Einige merkten allerdings auch an, dass die Tiefe und der Umfang der behandelten Themen für sie bereits ausreichend waren.
  • Mehr praktische Beispiele mit echten Daten & Code: Ein zentrales Feedback war der Wunsch nach mehr praxisnahen Beispielen. Das ist absolut nachvollziehbar, da wir im Einführungskurs teilweise bewusst sehr einfache Toy-Beispiele oder Metaphern verwendet haben, um die Konzepte leicht verständlich zu machen. Darüber hinaus wurde der Wunsch geäußert, selbst Code ausprobieren zu können.
  • Höherer Detailgrad und mehr Inhalte: Obwohl unser erster Kurs bereits auf vier Wochen ausgelegt war, blieben einige Punkte unbeantwortet oder wurden nicht behandelt – entsprechend zielte ein Teil des Feedbacks auf einen höheren Detailgrad und zusätzliche Inhalte ab.

Insgesamt war das großartiges Feedback. Und da es noch so viele spannende Themen zu behandeln gab, haben Johannes und ich uns entschieden, einen zweiten Kurs zu gestalten – diesmal mit klarem Fokus auf praktische Beispiele.

Die Organisation: Der Kurs ist in vier Wochen gegliedert und beinhaltet Videos, Textlektionen sowie Selbsttests nach jedem Video. Am Ende jeder Woche gibt es ein benotetes Quiz, und nach der vierten Woche folgt die Abschlussprüfung in Quizform.

Anders als im ersten Kurs haben wir uns diesmal entschieden, den Fokus auf einzelne Projekte zu legen und die Inhalte pro Woche anhand eines konkreten Anwendungsfalls aufzubauen. Am Anfang jeder Woche starten wir mit einem Blick in den Datensatz und vertiefen dann einige theoretische Themen, die auf den jeweiligen Datensatz und die Anwendung übertragen werden. Anschließend werden die Ergebnisse analysiert und interpretiert. In diesem Kurs haben wir auch praktische Code-Beispiele gezeigt, wofür wir Jupyter Notebooks und die RISE-Extension verwendet haben, um die Notebooks als Präsentationen darstellen zu können. Die Notebooks haben wir auf Github in einem Repository veröffentlicht und zusätzlich Google Colab eingesetzt, damit auch Personen ohne umfangreiche Programmiererfahrung unseren Code ohne Installationsaufwand ausprobieren können.

Bei der Vorbereitung der Inhalte für diesen zweiten Kurs blieben so viele faszinierende Themen übrig, die wir unbedingt noch behandeln wollten. Daher haben wir uns entschieden, pro Woche zwei „Hot Topics“ als Exkurse einzubauen. Die behandelten „Hot Topics“ umfassen Reinforcement Learning mit OpenAI Gym, ML Model Governance, AutoML, Federated Learning, Large Scale Language Modelling, Data Labelling, Bias and Fairness in ML sowie Explainability (XAI). Die Wochen sind wie folgt aufgebaut:

  • Woche 1: Wiederholung wichtiger Konzepte und Projekt zur Vorhersage von Immobilienpreisen.
  • Woche 2: Praxisprojekt zu Filmempfehlungen.
  • Woche 3: Sentimentanalyse von Filmrezensionen.
  • Woche 4: Erkennung von Gebärdensprache-Bildern und Übersetzung in Text.

Der offizielle Kurszeitraum war vom 6. Oktober 2021 bis zum 3. November 2021, aber der Onlinekurs steht auf openHPI jederzeit kostenlos zum Selbststudium zur Verfügung.

Die Zielgruppe: Im Kern richteten wir uns an Personen mit wenig bis keinen Vorkenntnissen in Mathematik und Programmierung. Da wir keine Übungen eingebaut haben, in denen die Teilnehmenden selbst programmieren müssen, haben wir keinerlei Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Interessanterweise gaben 78 % der rund 2.000 Teilnehmenden, die unseren Kurs besucht und die Umfrage vor Kursbeginn ausgefüllt haben, an, bereits Programmiererfahrung zu haben.

Learnings: Mit unserem zweiten kostenlosen Online-Kurs auf openHPI haben wir über 7.000 Lernende erreicht und eine durchschnittliche Bewertung von 4,75 von 5 Sternen aus 48 Bewertungen erhalten (Stand: Juni 2022). Im Vergleich zum ersten Kurs haben sich damit weniger Teilnehmende angemeldet. Das hatten wir so erwartet, da wir die Zielgruppe bewusst auf Personen eingeschränkt haben, die über den Einführungskurs hinausgehen wollten.

  • Praktische Übungen und Code. Auch wenn der Punkt naheliegend erscheinen mag – die Einbindung eines praktischen Teils und von Code im zweiten Kurs bedeutete einen erheblichen Mehraufwand, den wir zum Teil unterschätzt haben. Nicht nur bei der Vorbereitung, sondern auch in der Menge an Fragen und Problemen, die während des Kurses aufkamen.
  • Lernen durch Lehren. Die Aussage „Man lernt am besten, indem man andere lehrt“ ist wohl allgemein bekannt. Nach beiden Kursen kann ich das nur nachdrücklich bestätigen. Man muss das Material wirklich zu 100 % verstanden haben und auch kritischen Fragen standhalten können – oberflächliches Wissen reicht nicht aus. Das wird besonders deutlich, wenn einem bewusst wird, dass mehrere Tausend Menschen zuschauen und alles auf Video aufgezeichnet wird. Für uns war es daher auch eine großartige Lernerfahrung an sich – sei es als Auffrischung oder um bestimmte Themen nun in größerer Tiefe zu durchdringen.
  • Lehren macht Spaß. Die Vorbereitung, die Begleitung des Kurses und die Interaktion mit den Lernenden in unserem Forum haben mir wirklich große Freude bereitet. Das hat mich darin bestärkt, weiterhin Wissen zu teilen – auch wenn ich noch nicht entschieden habe, ob das explizit in Form eines Online-Kurses geschieht oder eher berufsbegleitend in Form von gelegentlichen Knowledge-Sharing-Sessions. Die Welt durch die Augen des Publikums zu sehen, Wissen zu vermitteln und nicht zuletzt die eigene Begeisterung für das Thema zu teilen – das beschreibt auch das, was mir von meinen Lieblingsprofessoren an der Uni oder Lehrern aus der Schulzeit in Erinnerung geblieben ist. Und ich finde, das ist ein großartiges Ziel, das es anzustreben lohnt.

Abschließende Gedanken: Rückblickend auf den zweiten Kurs lässt sich zusammenfassen, dass wir einfach weitergemacht haben, weil es beim ersten Mal so viel Spaß gemacht hat. Es gab noch so viele Punkte, die wir unbedingt vermitteln wollten. Es war eine schöne Herausforderung und hat großen Spaß gemacht – von der Gestaltung des Online-Kurses ab der ersten Minute über die Strukturierung der Wochen und die Auswahl der Inhalte, die Vorbereitung der Folien und Programmierbeispiele bis hin zum Dreh der Videos und der Betreuung des Kurses und des Forums während der Hauptlaufzeit. Ein Teilnehmer, der beide Kurse besucht hatte, schrieb dazu als Feedback: „Man konnte sehen, wie wir auf dem Weg professioneller geworden sind“ – das ist ein wirklich schönes Kompliment.

Wir waren begeistert, dass wir mit dem Kurs unsere Reichweite weiter ausbauen konnten, und wurden beispielsweise aufgrund der beiden Kurse zu zwei Podcasts eingeladen:

Zusammenfassung und Ausblick: Auch wenn unser zweiter Kurs rein zahlenmäßig hinter dem ersten zurückbleibt, sind wir dennoch sehr stolz auf das, was wir als Hobbyprojekt neben dem Studium und der Arbeit an bzw. der Leitung eines Startups erreicht haben. Insgesamt möchten wir „den Schwung beibehalten“ – auch wenn wir noch entscheiden müssen, in welcher Form genau. Bleibt gespannt :)