KI-Tutorials

Lerne, wie Claude Code Sub-Agents Codebasen erkunden, Implementierungen planen und mehrstufige Development-Aufgaben mit minimaler Aufsicht erledigen.

Lerne, wie du eine 4‑Bit-quantisierte FLUX.2-dev-Pipeline und Mehrbild-Referenzen nutzt, um Mix-and-Match-Outfitgrids aus deinen eigenen Kleiderschrankfotos zu generieren.

Lerne, wie Wissensgraphen die Grenzen klassischer RAG-Systeme überwinden.

Lerne, wie du die Google Sheets AI()-Funktion nutzt, um Text in Zellen zusammenzufassen, zu kategorisieren und umzuschreiben. Erfahre, wann sie am besten funktioniert – und wo ihre Grenzen liegen.

Erfahre, wie Google Antigravity Prompts in komplette Apps verwandelt. Baue ein Finanz-Dashboard mit Gemini 3 und KI-gestütztem Browser-Testing.

Lerne, wie du Thinking Machines' Inkling lokal ausführst. Ein kompletter Leitfaden zum Bauen der experimentellen llama.cpp-Version, zum Herunterladen von Unsloth-GGUFs und zum Serving über mehrere GPUs.

Lerne NemoClaw kennen – NVIDIAs Sicherheitslayer für OpenClaw. Erfahre in diesem vollständigen Setup-Guide, wie du mit Sandboxing und Privacy-Kontrollen sichere, prüfbare KI-Agenten betreibst.

Erfahre, wie Googles Nano Banana Pro (auch Gemini 3 Pro Image) die KI-Bildgenerierung voranbringt – mit Studio-Controls, konsistenter Charakterdarstellung und Realwelt-Grounding.

Erfahre, wie Quantisierung, KV-Cache-Optimierung, Batching, spekulatives Decoding, Speicherbandbreite und hardwarebewusstes Tuning Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosten beim Serving großer Sprachmodelle verbessern.

In this tutorial to deep learning in R with RStudio's keras package, you'll learn how to build a Multi-Layer Perceptron (MLP).

Baue ein Dokument-Q&A-Tool und entdecke, wie LangFuse Debugging vereinfacht, Kosten trackt und Prompts in komplexen LLM-Anwendungen organisiert.

Vergleiche LangChain, LangGraph, LangSmith und LangFlow. Erfahre Rollen, Stärken und wann du welches Framework für produktionsreife KI-Anwendungen einsetzt.