Programmübersicht
Woche 1-2: Grundlagen dezentraler KI-Infrastruktur
- Smart Contracts schreiben, die Modell-Hashes verifizieren
- IPFS-Integration für Datensätze über 100GB einrichten
- Gas-Optimierung bei frequenten Transaktionen
Woche 3-4: Federated Learning Implementation
- Lokale Modelltrainings koordinieren ohne zentrale Instanz
- Gradient-Aggregation über mehrere Nodes
- Byzantine-Fault-Toleranz in verteilten Trainingsszenarien
Woche 5-6: Privacy und Verifikation
- Zero-Knowledge-Proofs mit zk-SNARKs implementieren
- Differential Privacy in dezentralen Datenpools
- Audit-Mechanismen für Modelltransparenz bauen
Woche 7-8: Projekt und Deployment
- Eigenes dezentrales KI-System von Grund auf entwickeln
- Testnet-Deployment mit realen Kostenkalkulationen
- Performance-Benchmarks und Skalierungsstrategien
Detaillierte Beschreibung
Die meisten KI-Projekte landen früher oder später bei der Frage: Wer kontrolliert eigentlich die Daten und das Modell? Blockchain bietet hier Antworten, aber die Umsetzung ist tricky.
Dieser Kurs zeigt, wie man Smart Contracts schreibt, die KI-Inferenzen verifizieren können. Sie lernen, dezentrale Datenpipelines aufzubauen, die DSGVO-konform bleiben, und verstehen, warum On-Chain-Berechnungen meist keine gute Idee sind.
Konkret behandeln wir
- Federated Learning auf Ethereum-basierten Netzwerken implementieren
- IPFS und Filecoin für Modellspeicherung nutzen, ohne 500€ Gasgebühren pro Upload zu zahlen
- Zero-Knowledge-Proofs einsetzen, um Modell-Outputs zu validieren ohne das Modell offenzulegen
- Tokenomics für dezentrale Rechenleistung designen
Sie arbeiten mit Solidity, Python und aktuellen Frameworks wie Ocean Protocol. Am Ende haben Sie ein funktionierendes Proof-of-Concept: ein KI-Modell, das auf einer Blockchain läuft und nachweisbar faire Ergebnisse liefert.
Keine Versprechungen über Revolution – nur handwerklich solide Architektur für ein kompliziertes Problem.