Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit GPT‑5.2 jede CSV in eine Excel‑Arbeitsmappe und ein PowerPoint‑Deck mit belastbaren Quellen verwandelst – direkt in einer Streamlit‑App.

Lerne, wie du mit Kimi Claw KI-Workflows mit Zeitplänen, Skills und mehrstufiger Automatisierung durch praktische Experimente aufbaust.

Wie wäre es, wenn KI-Sprachgespräche sich echt anfühlen — natürlich, unterbrechbar und menschlich? Lerne, wie du NVIDIA PersonaPlex lokal betreibst und echte Full-Duplex-Konversationen erlebst.

Lerne, wie du mit GPT-5.4 Computer Use ein Live-News-Dashboard baust, das automatisch Nachrichten sammelt und zusammenfasst.

Lerne, wie die drei Denkmodi von DeepSeek V4 funktionieren, und baue mit Streamlit eine Vergleichs-App, die zeigt, wann welcher Modus bei Qualität, Geschwindigkeit und Kosten gewinnt.

Lerne, wie sich OpenAIs gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate und gpt-realtime-whisper unterscheiden, und teste jedes Modell mit funktionierendem Python-WebSocket-Code.

Erfahre, was Perplexity Computer kann, wie parallele Sub-Agenten arbeiten, was Credits im Praxistest wirklich kosten und wo Pro und Max in echte Research-Workflows passen.

Baue mit Kimi K2.6, Olostep und dem OpenAI Agents SDK einen KI-Agenten, der deinen Lebenslauf liest, Live-Rollen findet, Rauschen filtert und dir sagt, wo du dich bewerben solltest.

Passe Claude Code im Terminal mit Berechtigungen, CLAUDE.md, Planmodus, /loop, Hooks, /voice und Kostenkontrolle an. Sieben Upgrades, die sich schnell auszahlen.

Lerne in diesem praxisnahen Tutorial, wie du das komplette DeepSeek V4 Flash Modell auf einer einzelnen GPU mit einer modifizierten llama.cpp-Version und einer kompatiblen GGUF-Datei lokal betreibst.

GELU ist eine glatte, probabilistische Aktivierungsfunktion, die in tiefen Architekturen oft besser abschneidet als ReLU und zum Standard in Transformer-Modellen wie BERT und GPT geworden ist.

Entdecke einfache Formeln, moderne Excel-Funktionen und neue KI-Tools, um Wörter in Excel zu zählen.