KI-Tutorials

Lerne, wie du mit der Imagen 3 API von Google und Python Bilder generierst, indem du deine Umgebung einrichtest und Optionen wie das Seitenverhältnis und Sicherheitsfilter einstellst.

Erfahre, was Prompt-Caching ist und wie du es mit Ollama nutzen kannst, um LLM-Interaktionen zu optimieren, Kosten zu senken und die Leistung von KI-Apps zu verbessern.

Lerne, wie du die API von Claude 3.7 Sonnet nutzen kannst, indem du einen Gradio-basierten Research Paper Analyzer baust, um Erkenntnisse aus hochgeladenen PDFs zu gewinnen.

Eine Einführung in die Erstellung von Chatbots mit Amazon Lex. Lerne, wie du einen Bot einrichtest und konfigurierst, ihn mit Backend-Diensten verwendest und ihn auf verschiedenen Plattformen einsetzt.

Lerne, wie du mit PaliGemma 2 Mix einen KI-gesteuerten Rechnungsscanner und Ausgabenanalysator baust, der Ausgaben aus Quittungen extrahiert und kategorisiert.

Lerne, wie du das riesige Kontextfenster von Gemini 2.0 Flash nutzen kannst, um ein SaaS Sales Insights Tool zu entwickeln, das Geschäftsanfragen beantwortet, ohne dass du RAG benötigst.

Erfahre, wie du ein Databricks-Konto einrichtest, das DeepSeek R1-Modell registrierst, es auf einem Endpunkt bereitstellst und für eine nahtlose KI-Integration lokal darauf zugreifst!

Lerne das Gradiententheorem in RL kennen und wie man es mathematisch herleitet. Implementiere einen Algorithmus, der auf Policy-Gradienten basiert, um eine einfache RL-Umgebung im Gymnasium zu lösen.

Vom Binären zur Nuance: Erforsche, wie Fuzzy-Logik intelligente KI-Systeme antreibt und das menschliche Entscheidungsverhalten nachahmt.

Lerne, wie du mit Jina AI Late Chunking implementieren kannst, um die Kontexterhaltung und die Abrufgenauigkeit in RAG-Anwendungen zu verbessern.

Lerne, wie man LLMs mit dem Destillationswerkzeug von OpenAI destilliert. Dieses Tutorial bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Erstellung von Git-Befehlen mit GPT-4o und GPT-4o-mini.

Lerne, wie du das Gemini 2.0 Flash-Modell von Google nutzt, um einen visuellen Assistenten zu entwickeln, der Inhalte auf dem Bildschirm lesen und Fragen dazu beantworten kann - mit Python.