KI-Tutorials

Erfahre mehr über Snowflake Cortex AI und wie es für LLMs und maschinelles Lernen genutzt werden kann.

Eine leichtgewichtige, daemonlose Docker-Desktop-Alternative, die die Container-Verwaltung rationalisiert und ein schnelles Training, eine schnelle Bewertung und einen schnellen Einsatz von Machine-Learning-Modellen ermöglicht.

Lerne, wie du das gpt-4o-audio-preview-Modell von OpenAI mit LangChain verwendest, um sprachfähige Anwendungen zu entwickeln, die Audioeingabe, -transkription und -erzeugung beinhalten.

Lerne, wie du sichere, lokale KI-Anwendungen erstellst, die deine sensiblen Daten mit einem Low-/No-Code-Automatisierungsframework schützen.

Hier findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du Llama 3.2 1B auf deinem Android-Gerät mit dem Torchchat-Framework einrichtest und ausführst.

Erfahre, wie du Runway Act-One sowohl über die Weboberfläche als auch über die API nutzen kannst, und entdecke, wie du es mit Runway Gen3-Alpha kombinieren kannst.

Lerne, wie du mit Python, maschinellem Lernen und Daten von FiveThirtyEight und der Federal Election Commission den Gewinner der US-Präsidentschaftswahlen 2024 vorhersagen kannst.

Entdecke die neue LLM-Reihe von Microsoft und steigere die Genauigkeit deines Modells von 65% auf 86%, indem du es mit dem Klassifizierungsdatensatz für den E-Commerce fein abstimmst.

Lerne, KI-Chatbots mit Streamlit, LangChain und Neo4j zu bauen. Dieses Tutorial behandelt die Erstellung von Benutzeroberflächen für LLM-Apps, die Implementierung von RAG und die Bereitstellung in Streamlit Cloud.

Lerne Speculative RAG, eine Technik, die RAG durch einen zweistufigen Entwurfs- und Verifizierungsprozess verbessert, und wende deine Fähigkeiten bei einer praktischen Umsetzung mit Hugging Face Transformers an.

Lerne, wie Schwarmintelligenz funktioniert, indem du Ameisenkolonie-Optimierung (ACO), Partikelschwarm-Optimierung (PSO) und künstliche Bienenkolonie (ABC) mit Python implementierst.

Lerne, wie du das Llama 3.2 11B-Vision-Modell mit Gradio verwendest, um eine multimodale Web-App zu erstellen, die als Kundenbetreuungsassistent funktioniert.