KI-Entwicklung greifbar machen — das ist unsere Aufgabe
Neuronfeld ist eine Schweizer Online-Schule, die strukturiertes Lernen in maschinellem Lernen und Python-basierter KI-Entwicklung anbietet — ohne Übertreibungen, ohne unrealistische Versprechen.
Zur StartseiteWie Neuronfeld entstanden ist
Neuronfeld wurde 2021 in St. Gallen gegründet — aus einer einfachen Beobachtung heraus: Viele Entwicklerinnen und Entwickler wollten verstehen, wie maschinelles Lernen wirklich funktioniert, fanden aber entweder zu oberflächliche Einführungen oder zu akademische Lehrmaterialien ohne praktischen Bezug.
Das Gründungsteam — drei Personen aus den Bereichen Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Pädagogik — wollte einen anderen Weg gehen. Keine Versprechungen über Karrieregarantien oder schnelle Zertifizierungen. Stattdessen: ehrliche Lerninhalte, klare Voraussetzungen und echte Projekte, die Lernenden helfen, ihr Verständnis selbst einzuschätzen.
Seit dem Start hat Neuronfeld drei Kursformate entwickelt, die aufeinander aufbauen: vom Grundkurs für Python-Kenner ohne ML-Erfahrung über projektbasiertes Lernen bis hin zur laufenden Mentoring-Mitgliedschaft für Menschen, die langfristig im Thema bleiben wollen.
Unsere Mission
Wir machen KI-Entwicklung für Menschen zugänglich, die methodisch lernen wollen — mit klarer Struktur, realem Feedback und einer Gemeinschaft, die sich gegenseitig unterstützt.
Unsere Haltung
Wir versprechen keine Jobs, keine Einkommen, keine Wunderpfade. Wir bieten Inhalte, Begleitung und einen Raum zum Üben — was die Lernenden daraus machen, liegt bei ihnen.
Unser Standort
Neuronfeld ist in St. Gallen ansässig und richtet sich an Lernende in der gesamten deutschsprachigen Schweiz — alle Kurse laufen online und sind von überall abrufbar.
Wer hinter Neuronfeld steht
Drei Personen mit unterschiedlichem Hintergrund — verbunden durch das Interesse an verständlichem technischen Lernen.
Lukas Meier
Kursleitung & ML-Entwicklung
Softwareentwickler mit Schwerpunkt Python und Datenmodellierung. Entwickelt und pflegt die Kursinhalte und Code-Reviews für den Aufbaukurs.
Sara Rüegg
Didaktik & Community
Ausgebildete Pädagogin mit Erfahrung in der Erwachsenenbildung. Verantwortet den Aufbau der Kursstruktur und die Moderation der Community.
Tobias Huber
Mentoring & Datenwissenschaft
Datenwissenschaftler mit Industrieerfahrung in Fintech und Gesundheitsdaten. Führt Mentor-Sessions durch und betreut Teilnehmende im Projektkurs.
Wie wir Qualität sichern
Wir haben klare Kriterien dafür, was gute Lehre bedeutet — und halten uns daran.
Aktuelle Inhalte
Kursinhalte werden regelmässig überprüft und an aktuelle Bibliotheksversionen angepasst — Python, scikit-learn, pandas und Verwandte.
Datenschutz nach DSG
Alle personenbezogenen Daten werden nach dem Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) verarbeitet. Keine Weitergabe an Dritte ohne ausdrückliche Zustimmung.
Fortschrittsnachverfolgung
Lernende können ihren Kursfortschritt selbst einsehen. Abgeschlossene Lektionen und eingereichte Übungen werden im Lernbereich dokumentiert.
Strukturiertes Feedback
Code-Reviews folgen einem festen Schema: Was funktioniert, was lässt sich verbessern, und warum. Kein vages Lob, keine unstrukturierte Kritik.
Klare Voraussetzungen
Jeder Kurs benennt offen, was Lernende mitbringen sollten. So starten alle mit realistischen Erwartungen — und kommen schneller voran.
Moderierte Community
Das Forum und die Lerngruppen werden aktiv moderiert. Respektvoller Umgang und konstruktiver Austausch sind Grundvoraussetzungen für die Teilnahme.
KI-Entwicklung lernen — was das in der Praxis bedeutet
Maschinelles Lernen ist kein Thema, das man in zwei Wochen durcharbeitet — und Neuronfeld versucht auch nicht, diesen Eindruck zu erwecken. Wer mit Python vertraut ist und bereit ist, methodisch durch Konzepte zu arbeiten, findet bei uns eine Lernumgebung, die das unterstützt.
Der Grundkurs legt Wert auf Verständnis vor Geschwindigkeit. Datenstrukturen, Modellarchitekturen, Trainings- und Evaluierungsschritte — das alles wird Schritt für Schritt mit Python-Notebooks erarbeitet, nicht nur in Theorie beschrieben. Fehler im Code gehören dazu, und das Forum ist dafür da, über sie zu sprechen.
Im Projektkurs geht es darum, ein echtes ML-Vorhaben von Anfang bis Ende zu begleiten: Datenquellen wählen, bereinigen, ein Modell wählen, trainieren, bewerten und dokumentieren. Das Portfolio-Template am Ende ist nicht für die Schublade gedacht — es soll zeigen, was jemand tatsächlich gelernt hat.
Die Mentoring-Mitgliedschaft entstand aus der Beobachtung, dass viele Lernende nach einem Kurs weitermachen wollen, aber ohne Ansprechpartner den Faden verlieren. Regelmässige Gespräche mit einem Mentor und Peer-Gruppen nach Interessensgebiet helfen dabei, dran zu bleiben — ohne künstlichen Druck.
Fragen zu Neuronfeld?
Wir erzählen gerne mehr über unsere Kurse und helfen dir, den passenden Einstieg zu finden.
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