KI-Tutorials

Erfahre, was Gemini Diffusion von Google ist und wie es funktioniert, anhand von acht praktischen Beispielen aus den Bereichen Texterstellung, Spieleentwicklung, Simulationen und mehr.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Einrichtung der Umgebung, die Verarbeitung des MRT-Datensatzes, die Feinabstimmung des Modells und die Bewertung seiner Leistung.

Erfahre, was Google Jules ist und wie du damit Entwicklungsaufgaben für dein GitHub-Repository automatisieren kannst.

Hier erfährst du, was Dify ist und wie du ein KI-Reisebüro mit einer einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen kannst.

Erfahre, wie du eine Android-App erstellst, die Googles Gemma 3n nutzt, um Fragen zu Bildern direkt auf deinem Telefon zu beantworten, ohne dass du eine Cloud-Verbindung brauchst.

Erkunde die Entwicklerfunktionen von Claude Sonnet 4 - Code-Ausführung, Datei-API und Tool-Nutzung - indem du einen Python-basierten Mathe-Lösungsagenten baust.

Lerne, wie du Multi-Agenten-KI-Anwendungen mit Autogen Studio, Autogen AgentChat, Autogen Core und Autogen Extensions erstellst.

Lerne, wie du Devstral mit Mistral Inference lokal und mit OpenHands über die Mistral AI API nutzen kannst.

Lerne, wie du mit Veo 3 eine Anzeige erstellen kannst, wie du die Konsistenz der Charaktere über verschiedene Aufnahmen hinweg bewahrst und wie du mit der Funktion "Zutaten" eine modulare Kontrolle erhältst.

Erfahre, was Langflow ist, wie du es installierst und wie du mit Python einfache und benutzerdefinierte KI-Agenten-Workflows erstellen kannst.

Lerne, was Chainlit ist, wie du es installierst und wie du es ausführst, um interaktive Schnittstellen für LLM-gestützte Anwendungen zu erstellen.

Entwickle eine Multi-Tool-Agentenanwendung mit LangGraph, Tavily, Python und der Mistral AI API in der DataLab-Umgebung.