AI Tutorials

In diesem Tutorium werden Stemming und Lemmatisierung aus praktischer Sicht mit dem Python Natural Language ToolKit (NLTK) Paket behandelt.

In diesem Tutorial lernst du, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit Keras implementierst und wie du das Overfitting mit Dropout überwinden kannst.

Lerne das beliebteste Deep-Learning-Modell RNN kennen und sammle praktische Erfahrungen, indem du einen MasterCard-Aktienkursvorhersager baust.

Das Tutorial beantwortet die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Deep Learning und beleuchtet verschiedene Aspekte des Deep Learning anhand von Beispielen aus der Praxis.

In diesem Tutorial lernst du, wie du ein neuronales Netzwerkmodell in R erstellst.

Entdecke Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke in Python und wie du sie für Börsenprognosen nutzen kannst!

Erfahre mehr über das 3D-Mesh-Generierungsmodell von NVIDIA, LLaMA-Mesh, einschließlich seiner Fähigkeiten, Einschränkungen, Installationsanweisungen und Beispiele.

Lerne, wie du mit DeepEval Pytest-ähnliche Relevanztests erstellst, LLM-Ausgaben mit der G-eval-Metrik bewertest und Qwen 2.5 mit MMLU vergleichst.

Lerne, wie du mit Streamlit für das Frontend, Llama 3.2 90B für die Erstellung von Untertiteln und Groq als API eine App für Bildunterschriften erstellst.

Lerne, wie du ein multimodales Modell von Meta AI mit Hilfe des Unsloth-Frameworks auf den Amazon-Produktdatensatz abstimmst.

Entdecke, wie du PostgreSQL mit pgvector um Vektorsuchfunktionen erweitern kannst. Dieses Tutorial führt dich durch die Installation, die Grundfunktionen und die Integration mit KI-Tools.

Lerne, wie du SAM 2 von Meta AI anhand des Chest CT Segmentation Datasets fein abstimmst, um die Leistung des Modells bei der medizinischen Bildanalyse zu verbessern.