Data Science Tutorials

Qwen3.6 27B’yi bir RTX 3090’da çalıştırın ve llama.cpp ile Çoklu Token Tahmini (MTP) sayesinde GPU’nuzu yükseltmeden yerel LLM çıkarımını neredeyse 2 kat artırmayı öğrenin.

Chroma DB ile metin belgelerini kolayca yönetebilir, metni gömlemelere dönüştürebilir ve benzerlik aramaları yapabilirsiniz.

Python'da ydata-profiling kütüphanesini kullanarak çok sayıda özelliğe sahip veri kümeleri için ayrıntılı raporlar oluşturmayı öğrenin.

Birden çok koşulla verileri aramak için birleştirme ve boolean ifadeleriyle Excel'in güçlü XLOOKUP() işlevinde ustalaşın

Moonshot’un Kimi K2.5’inin ne olduğunu, Agent Swarm’ın nasıl çalıştığını öğrenin ve dört uygulamalı, gerçek dünya deneyiyle işbaşında görün.

Verilerinizi buluta göndermeden, çok adımlı iş akışlarını yöneten, veri kümelerini analiz eden ve görsel raporlar üreten tamamen yerel bir yapay zekâ veri analisti oluşturmayı OpenClaw ve Ollama ile öğrenin.

Zamanlama, beceriler ve çok adımlı otomasyonla Kimi Claw kullanarak yapay zeka iş akışları oluşturmayı uygulamalı deneylerle öğrenin.

Google'ın Agent Development Kit (ADK) ve Agent2Agent (A2A) protokolünü kullanarak çoklu ajanlı bir seyahat asistanının nasıl oluşturulacağını öğrenin.

GPT-5.4 bilgisayar kullanımını kullanarak, haberleri otomatik olarak toplayıp özetleyen canlı bir haber panosu oluşturmayı öğrenin.

Deep agents nedir, temel bileşenleri nelerdir ve LangChain'in deepagents paketini kullanarak bir iş başvurusu asistanı nasıl oluşturulur öğrenin.

LangGraph, LangChain ekosistemi içinde yer alan ve birden fazla LLM aracısını (veya zincirleri) yapılandırılmış ve verimli bir şekilde tanımlamak, koordine etmek ve yürütmek için bir çerçeve sunan bir kütüphanedir.

Gerçek zamanlı yapay zekâ sesli konuşmaları doğal, kesilebilir ve gerçekten insansı hissettirseydi? NVIDIA PersonaPlex’i yerelde nasıl çalıştıracağınızı öğrenin ve gerçek tam çift yönlü konuşan yapay zekâyı deneyimleyin.