Data Science Tutorials

Entdecke Kling 3.0 und seine wichtigsten Funktionen. Lerne, wie du Videos generierst, eigene Charaktere erstellst und komplexe Multi-Shot-Szenen mit nativer Audioausgabe gestaltest.

Verhindere, dass dein LLM Kontext vergisst. Lerne, wie du mit Spring AI und Oracle Database einen KI-Agenten mit episodischem, semantischem und prozeduralem Gedächtnis baust.

Lerne relationale Operatoren zum Vergleichen von R-Objekten und logische Operatoren zum Kombinieren von TRUE/FALSE. Außerdem erstellst du bedingte Anweisungen.

Entdecke die leistungsstarken Funktionen der OpenAI Whisper Python API für Transkription und Übersetzung. Sie unterstützt viele Sprachen und bietet mit Prompts präzisere Transkriptionen.

Finde mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung alles heraus, was du über das Erstellen von Stories in Tableau wissen musst.

Erfahre, was PyMongo ist, warum Python-Entwickler es mit MongoDB nutzen, und wie du MongoDB schnell mit deiner Python-App verbindest.

Erstelle eine Streamlit-App, die Claude Opus 4.8 mit adaptivem Denken ausführt, jede Antwort automatisch mit Haiku 4.5 bewertet und den Kosten-Qualitäts-Trade-off visualisiert.

Lerne, LLMs mit TPUs zu inferieren und zu feinabstimmen und setze Modellparallelität für verteiltes Training auf 8 TPU-Geräten um.

Führe Metas lokales agentisches Modell Muse Glimmer mit llama.cpp, dynamischer Quantisierung, DFlash Speculative Decoding, Vision-Unterstützung und OpenCode aus – für einen schnellen, privaten und kostengünstigen KI-Coding-Agenten.

Erfahre, wie Computer Bilder „sehen“ und interpretieren, welche Techniken zur Bildmanipulation es gibt und wie Machine Learning das Feld verändert hat.

Lerne, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit dem TensorFlow-Framework 2 konstruierst und implementierst.

Lies unseren umfassenden Leitfaden zum Arbeiten mit Datenstrukturen in R: Vektoren, Listen, Arrays, Matrizen, Faktoren und Data Frames.