Neben der Industriearbeit entstehen hier Dinge, die mich einfach interessieren. Keine Consulting-Folien, keine Kundenprojekte — nur Code, Experimente und Sachen, die Spass machen.
Ein praxisorientierter Kurs, der Ingenieuren und Technikern zeigt, wie man KI-Methoden im industriellen Umfeld einsetzt — ohne Mathe-Overkill, aber mit lauffähigem Code. Von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Modell.
Inhalte: Grundlagen ML, Zeitreihenanalyse, Predictive Maintenance mit Python, LLM-Grundlagen & RAG-Patterns, Modell-Integration in OT-Umgebungen.
Ein Echtzeit-Dashboard für die Überwachung und den Handel von Kryptowährungen. Läuft auf eigener Infrastruktur (Synology NAS + Docker), holt Marktdaten über REST/WebSocket und visualisiert Positionen, Risk-Exposure und Performance-Kennzahlen.
Tech-Stack: Python, FastAPI, InfluxDB, React, Docker. Full-Close-Loop in Eigenregie betrieben — von der Orderausführung bis zur Dashboard-Visualisierung.
Verschiedene Open-Source-Tools und Scripts, die im Alltag entstanden sind: Deploy-Automation, Daten-Migrations-Helfer, COMOS-API-Playgrounds und Monitoring-Setups. Vieles davon läuft produktiv auf dem eigenen Stack.
Ob KI-Kurs, ein spezifisches Projekt oder einfach ein technischer Austausch — ich bin offen für Gespräche.
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