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In diesem Leitfaden erfährst du, wie du Natural Language Processing (NLP) von Grund auf lernen kannst. Mit einem klaren, wöchentlichen Lernplan lernst du wichtige NLP-Konzepte, praktische Anwendungen und machst Projekte, um deine Fähigkeiten auszubauen.

Erfahre alles über generative KI-Zertifizierungen für 2026, einschließlich Vergleichen mit Zertifikaten, Top-Kursen, Vorbereitungstipps und FAQs, die dir bei deiner Entscheidung helfen.

Entdecke mit den ausführlichen Anleitungen und Kursen von DataCamp den Weg zum Meister des Prompt Engineering. Hol dir deine Zertifizierung und sei ganz vorne mit dabei in Sachen KI-Technologie!

Lerne die 15 besten kleinen Sprachmodelle von 2026 kennen, darunter Llama 3.1 8B, Gemma2, Qwen 2, Mistral Nemo, Phi-3.5 und mehr.

Entdecke einige der leistungsstärksten Open-Source-LLMs und erfahre, warum sie für die Zukunft der generativen KI so wichtig sein werden.

Ein umfassender Leitfaden zu den besten Vektordatenbanken. Lerne, wie man hochdimensionale Daten speichert, unstrukturierte Infos entschlüsselt und Vektor-Einbettungen für KI-Anwendungen nutzt.

Schau mal, wie die Modelle Mistral Large 3 und Ministral in Benchmarks und echten Tests abschneiden.

Schau dir Claude Opus 4.5 von Anthropic an, das bisher beste Modell für Programmierung, Agenten und Computernutzung. Schau dir die Benchmark-Ergebnisse, neuen Tools und Tests aus der Praxis an.

Vergleich mal die Leistung, die multimodalen Funktionen und die Integration in das Ökosystem von Googles Gemini und OpenAIs chatGPT, um das richtige KI-Tool für deinen Arbeitsablauf zu finden.

Lerne das neueste Modell von xAI kennen, Grok 4.1, das bei emotionaler Intelligenz, Kreativität und textbasiertem Denken ganz vorne liegt.

Das neueste Update von OpenAI legt den Fokus auf die Benutzererfahrung mit intelligentem Modell-Routing und mehr Kontrolle über Tonfall und Stil.

Lerne die historischen Muster der KI-Winter kennen, finde heraus, welche wirtschaftlichen und institutionellen Auswirkungen diese Phasen haben, und verstehe die Strategien für nachhaltige KI-Forschung.