Fragen. Stolpern. Verstehen. Können.
Ada ist deine persönliche KI-Tutorin – fest eingebaut in die Lern-Apps von AI Implemented. Sie sagt dir die Lösung nicht vor, sondern führt dich mit Denkanstößen, Hinweisen und Teilschritten hin. Ihre Didaktik folgt einer randomisierten Harvard-Studie, in der Studierende mit einem so gebauten KI-Tutor mehr als doppelt so viel dazulernten wie im aktiven Präsenzunterricht.1
der Kursbereiche mit Lern-App haben Ada an Bord – mit eigenem Kurspaket
Übungsfragen, mindestens 15 je Kurstag, jedes Tagesthema abgedeckt
Hilfe: Denkanstoß, Hinweis, Teillösung – die Lösung erst nach deinem Versuch
in deinem Tempo, ohne Termin, im Kurs auf Laptop und Handy
Eine Tutorin. Ein ganzer Lerntag.
Ada begleitet dich vom ersten Warm-up am Morgen bis zur Auswertung am Abend – direkt in der Lern-App, rechts unten hinter dem Knopf „Frag Ada“.
Fragt nach, statt vorzusagen.
Ada weiß, welchen Kurstag du gerade geöffnet hast, und kann den sichtbaren Seitentext einbeziehen. Ihre Antworten stützen sich auf Kurskontext und hinterlegte Musterlösungen. Übungsfragen aus der Fragenbank stellt sie direkt im Chat.
Sprechen statt tippen.
Ada spricht mit Lippenbewegung und blinzelt, versteht Spracheingabe per Mikrofon und hat einen Gesprächsmodus mit großem Avatar und Untertiteln. Die Sprachausgabe nutzt die Stimmen deines Betriebssystems.
Jeder Morgen ein Quiz.
Zehn Fragen aus den Vortagen im Quizshow-Stil: Countdown, Punkte nach Tempo, Serienbonus. Was du falsch hattest, kommt wieder – nach 1, 3, 7 und 16 Tagen.
Lernzuwachs, schwarz auf weiß.
Startcheck vor dem Lernen, Abschlusscheck danach. Der Unterschied in Prozentpunkten zeigt, was der Tag gebracht hat – je Thema.
Du weißt, wo du stehst.
Trefferquote, Lernzuwachs je Tag, Stärken, fällige Wiederholungen und „Hier lohnt Üben“ – mit einem Klick zurück zu Ada. Als Bericht druckbar.
Warum Ada so gebaut ist.
194 Studierende, ein Physik-Einführungskurs in Harvard, Crossover-Design: Jede Person lernte einmal mit dem KI-Tutor zu Hause und einmal im aktiven Präsenzunterricht – mit identischem Material.
mehr Lernzuwachs im Median gegenüber dem aktiven Präsenzunterricht
mittlere Lernzeit mit dem Tutor – statt 60 Minuten im Kurs
fanden die Erklärungen des Tutors gleich gut oder besser als die der Lehrenden
Engagement mit Tutor, gegenüber 3,6 im Präsenzunterricht
1 Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T. & Ponti, G. (2025): „AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting“. Scientific Reports 15, 17458. doi:10.1038/s41598-025-97652-6 · Volltext (PMC). Effektstärke laut Studie 0,73 bis 1,3 Standardabweichungen.
Zur Einordnung: Die Studie hat einen eigenen KI-Tutor in einem Harvard-Physikkurs untersucht, nicht Ada. Ada übernimmt die dort veröffentlichten Designprinzipien. Die Zahlen beschreiben das Studienergebnis, keine Garantie für deinen Lernerfolg. Keine Verbindung zur Harvard University.
Ein Chatbot will helfen. Ada will, dass du lernst.
Frühere Studien zeigen: Wer ungeführt mit einem Chatbot lernt, lässt sich die Aufgaben lösen und denkt weniger selbst nach. Der Unterschied liegt nicht im Sprachmodell, sondern in der Didaktik drumherum.
Gibt die Antwort.
- Liefert sofort die fertige Lösung
- Kennt weder Lernziel noch Kursstand
- Klingt auch bei Fehlern überzeugt
- Kein roter Faden, keine Wiederholung
Gibt das Tempo vor.
- Zu schnell für die einen, zu langsam für die anderen
- Feedback nur, wenn gerade Zeit ist
- Fragen bleiben oft ungestellt
- Stark für Diskussion und Projekte
Führt dich hin.
- Gestufte Hilfe statt fertiger Lösungen
- Kennt Kurstag, Lernziele und Musterlösungen
- Wiederholt, was noch nicht sitzt
- Zeigt deinen Lernzuwachs je Tag
Gebaut nach dem, was die Lernforschung empfiehlt.
Die Studie nennt sieben Prinzipien guter Lehre, die ihr Tutor konsequent umsetzt. So stecken sie in Ada.
Aktives Lernen
Du löst die Aufgaben selbst, Code läuft direkt im Browser. Ada stellt Rückfragen und Übungsfragen, statt Vorträge zu halten.
Kognitive Last steuern
Kurze Antworten, ein Gedanke pro Schritt. Ada kennt die Themen des Tages und bleibt dabei.
Wachstumsdenken
Fehler sind Lernmaterial: Ada bewertet deinen Lösungsweg, nicht dich, und zeigt dir, was schon sitzt.
Gestufte Hilfe
Denkanstoß, Hinweis, Teillösung – die vollständige Lösung erst nach deinem eigenen Versuch.
Genauigkeit
Faktengrundlage sind Kurskontext und hinterlegte Musterlösungen jedes Tages – gegen frei erfundene Antworten.
Gezieltes Feedback
Sofort und persönlich: im Chat, im Warm-up mit Erklärung und im Abschlusscheck je Thema.
Eigenes Tempo
Keine festen Termine. In der Studie blieben 70 % unter 60 Minuten, 30 % brauchten länger – die Lernzeit hing nicht mit dem Ergebnis zusammen.
Vier Schritte. Ein Aha-Moment.
Warm-up & Startcheck
Zehn Fragen aus den Vortagen, dann fünf Fragen zum heutigen Thema – ohne Lösungen, als Ausgangswert.
Lernen & üben
Theorie, Beispiele und Aufgaben des Tages, mit Code direkt im Browser.
Ada bei Bedarf
Hängst du fest, fragt Ada nach, gibt einen Hinweis und wartet, bis du den nächsten Schritt machst.
Abschlusscheck
Zehn Fragen zu allen Themen, mit Erklärungen. Die Auswertung zeigt deinen Zuwachs und was sich zu üben lohnt.
Alle Lern-Apps mit Ada. Starte heute.
In jedem dieser Kurse ist Ada inklusive – mit eigenem Kurspaket aus Tagen, Lernzielen, Musterlösungen und Fragen.
Agentic Coding: Vom Anfänger zum Experten
Das komplette Programm: Python mit KI-Agenten, Tests und APIs, Multi-Agent-Systeme, MCP, Guardrails, Evals und Team-Rollout. Mit interaktiver Lern-App, die Python direkt im Browser ausführt.
AI & ML Grundlagen
Vom Anfänger zum Experten: Mathe & Python, klassisches ML, Deep Learning, NLP & Transformers, MLOps und Generative AI – mit Python-ML-Playground im Browser.
RAG & Wissensmanagement
Von Naive RAG zu Agentic GraphRAG: Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking, Hybrid Search und Reranking, Knowledge Graphs, Enterprise Knowledge Management, Evaluation mit RAGAS/DeepEval, LLMOps und Agenten – mit Python-RAG-Playground im Browser.
Agentenschwärme & Multi-Agenten-Architekturen
Autonome Agenten-Teams mit CrewAI, LangGraph und AutoGen: Orchestrierung, State und Memory, Resilience, Observability und Production-Deployment – mit Python-Lab im Browser.
LLMOps & KI-Modell-Deployment
Open-Source-Modelle wie Llama 3/4 und Mistral mit Ollama, vLLM und Hugging Face hosten, quantisieren, überwachen, absichern und kosteneffizient betreiben – mit Python-LLMOps-Playground im Browser.
AI Bootcamp
Der Praxiseinstieg ins ML Engineering: Daten, Training, Experiment Tracking, Deployment mit FastAPI und Docker, CI/CD und Monitoring – mit Python-ML-Playground im Browser.
Edge AI & TinyML
KI auf Mikrocontrollern (Arduino, ESP32): Sensordaten sammeln, Merkmale extrahieren, kleine Modelle trainieren, auf INT8 quantisieren, mit TensorFlow Lite Micro und Edge Impulse deployen und mit OTA und Monitoring betreiben – mit Python-TinyML-Playground im Browser.
CUDA & NVIDIA Software-Plattform
GPU-Beschleunigung für KI-Entwickler: GPU-Architektur, eigene CUDA-Kernels, Memory-Management, cuDNN und Tensor-Cores, Mixed Precision, PyTorch-Custom-Ops, Multi-GPU mit NCCL, Triton-Serving und Monitoring – mit Python-CUDA-Playground und Challenge-Arena im Browser.
Hardware für lokale KI-Modelle
Local LLMs & Workstation-Engineering: VRAM, Bandbreite und PCIe verstehen, Ollama, vLLM und llama.cpp optimal betreiben, Modelle quantisieren, Workstations und Server planen und mit Monitoring, TCO und Security in Produktion bringen – mit Python-Hardware-Playground und simuliertem Hardware-Labor im Browser.
Python Grundlagen
Programmieren von Grund auf: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und die wichtigsten Bibliotheken – der ideale Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Python Fortgeschritten
Objektorientierung, Datenverarbeitung mit pandas, APIs und sauberer Code – für alle, die über die Grundlagen hinauswollen.
Python Profis
Vom „läuft“ zum auslieferbaren Code: mypy, saubere Architektur, asyncio, pytest und Hypothesis, FastAPI-Services und Docker – mit eigenem Profi-Projekt.
AWS Cloud Grundlagen
Cloud-Konzepte, Kernservices und das Sicherheitsmodell von AWS – ideal zur Vorbereitung auf die offizielle Zertifizierung.
Linux Workshop
Vom ersten Befehl zur Security-Spezialisierung: Shell, Rechte, systemd, Storage, Netzwerk, Firewalls, SELinux/AppArmor, auditd, eBPF und Container – mit Terminal-Lab im Browser.
Docker Workshop
Vom ersten Container zur agentic Build-Pipeline: Dockerfiles, Compose, Volumes und Netzwerke, Security-Scans, CI/CD und selbstheilende Builds mit KI-Agenten – mit Docker-Playground im Browser.
Kubernetes Workshop
Vom ersten Pod zur abgesicherten Produktionsplattform: Deployments, Services, Networking, RBAC, Pod Security, Kyverno, Supply Chain, Falco, Helm, GitOps, Service Mesh und KI-Agenten mit Guardrails – mit Manifest-Playground im Browser.
Terraform
Von der ersten .tf-Datei zur agentic IaC-Pipeline: HCL, Module, Remote-State, Workspaces, Policy-as-Code, HCP Terraform, GitOps und Drift-Erkennung mit KI-Agenten.
Ansible
Von der ersten Playbook-Zeile zur agentic Automation: Playbooks, Rollen, Vault, AWX-Workflows und selbstheilende Automatisierung mit KI-Agenten.
Cyber Defense & Security Awareness
Defensiver Cybersecurity-Lernpfad in vier aufbauenden Kursen: Grundlagen, Web Defense, Detection und Incident Response sowie Blue/Purple Team und KI-Sicherheit. Analyse synthetischer Logs, Configs und Vorfälle im Browser, mit Quiz, Wiederholung, Cheat Sheets, IR-Tabletops und KI-Tutorin Ada.
Netzwerktechnik
Vom OSI-Modell bis CCNA-Niveau: Verkabelung, Switching und VLANs, IPv4/IPv6-Subnetting, Routing mit OSPF, Firewall, VPN und WLAN – mit Subnetzrechner, CLI-Helper und Praxisprojekten.
Prompt Engineering & LLM Security
Prompt Injection, Jailbreaks und Guardrails hands-on, und was passiert, wenn Guardrails versagen: Umgehungen, Fail-closed, Blast Radius, Incident Response. Mit echten Fällen, Python-Playground und Challenge-Arena im Browser.
Quantencomputing
Qubits, Quantenalgorithmen und reale Anwendungsfelder mit Qiskit – für Entwickler und Entscheider, die das Nächste verstehen wollen.
Online vorbereiten. Gemeinsam vertiefen.
Die Studie empfiehlt KI-Tutoring nicht als Ersatz für Präsenz, sondern als Vorbereitung: Alle kommen auf denselben Stand, die gemeinsame Zeit gehört Projekten und Problemlösen. Genau so arbeiten Firmenlizenz und Workshop zusammen.
Grundlagen im eigenen Tempo
Jede Person arbeitet die Basis mit Ada durch – ohne gemeinsamen Termin, ohne Reisekosten.
Quizshow auf der Leinwand
Die Kursleitung startet ein Warm-up mit Spielcode; die Gruppe spielt am eigenen Gerät mit – mit Rangliste und den schwierigsten Fragen.
Praxistag mit Ihren Use-Cases
Weil die Basis sitzt, geht es sofort an echte Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.
Welche KI hinter Ada steckt, entscheidest du.
Ada funktioniert sofort – oder mit deiner eigenen KI. Umschalten kannst du jederzeit in den Einstellungen der Tutorin.
AI Implemented
Sofort startklar, ohne eigenes Konto. Anfragen laufen über meinen Server in Deutschland an Claude von Anthropic. Gesprächsinhalte speichere ich nicht.
Claude, OpenAI, Gemini, Grok
Du verbindest dein eigenes Konto. Nachrichten gehen direkt aus deinem Browser zum Anbieter, dein Schlüssel bleibt lokal bei dir.
Ollama, LM Studio, eigener Server
Ada mit einem Modell auf deinem Rechner oder im Firmennetz – die Nachrichten verlassen dein Gerät bzw. Netzwerk nicht.
Lernstand, Quizergebnisse und Gesprächsverlauf speichert die Lern-App nur in deinem Browser. Details in der Datenschutzerklärung.
Ein Dozent, der KI selbst baut.
Ich bin Marcel Wollmann, ML Engineer aus Dresden. Ada habe ich für meine Kurse entwickelt: Kurspakete, Lernziele und Musterlösungen stammen aus meinen Kursinhalten – genau wie im Studiendesign, wo erfahrene Lehrende die Vorgaben für den Tutor Frage für Frage erstellt haben.
Ada ist mein Werkzeug, nicht mein Ersatz: Kommst du nicht weiter, schreibst du mir – ich antworte in der Regel innerhalb von 24 Stunden an Werktagen.
Ehrliche Antworten.
Was ist Ada?
Ada ist die KI-Tutorin in den Lern-Apps von AI Implemented. Sie hilft gestuft mit Denkanstoß, Hinweis und Teillösung, stützt sich auf Kurskontext und Musterlösungen des jeweiligen Kurstags und bringt Warm-up Arena, Start- und Abschlusscheck sowie eine Auswertung deines Lernzuwachses mit. Ihre Didaktik folgt den sieben Prinzipien aus Kestin et al. (2025), Scientific Reports 15:17458.
Kostet Ada extra?
Nein. Ada ist in allen Kursbereichen mit Lern-App inklusive. Damit der inklusive Zugang fair für alle bleibt, gibt es ein Tageslimit an Nachrichten je Gerät. Wer mehr will, verbindet einfach seine eigene oder eine lokale KI.
In welchen Kursen ist Ada dabei?
In allen Kursen mit Lern-App, darunter Agentic Coding, AI & ML Grundlagen, RAG, Python (alle drei Stufen), Linux, Docker, Kubernetes, AWS, Terraform, Netzwerktechnik und LLM Security. Die vollständige Liste steht oben bei den Lernpfaden.
Kann ich Ada vor dem Kauf ausprobieren?
Ja. Tag 1 des Agentic-Coding-Kurses ist kostenlos und ohne Anmeldung zugänglich – Ada inklusive.
Bedeuten die Studienergebnisse, dass ich doppelt so schnell lerne?
Nein, das wäre unseriös. Die Studie hat einen anderen Tutor in einem Physik-Einführungskurs untersucht. Sie zeigt, dass ein nach diesen Prinzipien gebauter Tutor sehr wirksam sein kann, vor allem beim ersten Erarbeiten neuer Inhalte. Wie viel du dazulernst, zeigt dir Ada selbst: im Vergleich von Start- und Abschlusscheck.
Ersetzt Ada den Dozenten?
Nein. Auch die Studie empfiehlt KI-Tutoring als Vorbereitung, damit Präsenzzeit für Projekte, Problemlösen und Diskussion frei wird. Bei Firmenlizenzen und Vor-Ort-Workshops kombinieren wir beides.
Weiß ich immer, dass ich mit einer KI spreche?
Ja. Ada ist in der Lern-App klar als KI-Tutorin gekennzeichnet. Antworten können trotz Musterlösungen fehlerhaft sein – bei Zweifeln hilft ein Blick in die Musterlösung oder eine Nachricht an mich.
Was passiert mit meinen Eingaben?
Beim inklusiven Zugang gehen deine Nachrichten über meinen Server in Deutschland an Anthropic, das die Antwort erzeugt; Gesprächsinhalte speichere ich nicht. Mit eigenem Schlüssel gehen sie direkt aus deinem Browser an den gewählten Anbieter, mit lokaler KI verlassen sie dein Gerät nicht. Lernstand und Verlauf bleiben in deinem Browser. Alles Weitere in der Datenschutzerklärung.
Die beste Antwort ist die, die du selbst findest.
Lern Ada kennen – Tag 1 von Agentic Coding ist kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Zahlungsdaten.