KI-Online-Kurs

Bietet die besten Ressourcen zum Thema Künstliche Intelligenz. Lernen Sie Machine Learning, Data Science und Verarbeitung natürlicher Sprache.

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Der KI-Online-Kurs ist eine interaktive Lernplattform, die eine klare und prägnante Einführung in die Künstliche Intelligenz bietet und komplexe Konzepte verständlich macht. Er umfasst Themen wie Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, autonomes Fahren und Chatbots und betont praktische Anwendungen und technologische Vorteile.

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KI-Online-Kurs — Bietet die besten Ressourcen zum Thema Künstliche Intelligenz. Lernen Sie Machine Learning, Data Science und Verarbeitung natürlicher Sprache.

LLaMA-Mesh — Vereinigung von 3D-Mesh-Generierung und Sprachmodell

DataChain — Moderne Python-Datenrahmen-Bibliothek, speziell für Künstliche Intelligenz entwickelt.

Udacity KI-Akademie — Bietet Kurse zu KI und Machine Learning an.

DeepLearning.AI — Professionelle Kurse und Ressourcenplattform im Bereich KI

Shangchen Zhou — Ein Blog-Website, die sich auf Forschung und Innovation im Bereich Computer Vision und Machine Learning konzentriert.

Next AI Jobs — Finden Sie die besten AI-Jobs und Karrieremöglichkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Natural Language Processing und Data Science.

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Lernen durch Machen — Eine Einführungswebsite für Künstliche Intelligenz (KI), die umfassende Kenntnisse im Machine Learning und Deep Learning vermittelt.

OpenCV — Eine in Echtzeit optimierte Computer-Vision-Bibliothek

MonkeyLearn — Code-freie Textanalyse. Jetzt kostenlos starten!

Beste KI-Jobs — Die besten Stellenangebote im Bereich KI, Machine Learning und Data Science

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

Lumina-Video — Lumina-Video ist ein erstes Versuchsprojekt zur Videogenerierung, das die Text-zu-Video-Generierung unterstützt.

VideoWorld — VideoWorld ist ein tiefgehendes generatives Modell, das das Lernen von Wissen aus unbeschrifteten Videos erforscht.

VideoJAM — VideoJAM ist ein Framework zur Verbesserung der Bewegungszusammenhänglichkeit von Videogenerierungsmodellen.

DeepResearch123 — AI-Forschungsressourcen-Navigationswebsite, die AI-Forschungsressourcen, -dokumente und Praxisbeispiele bietet

MatAnyone — MatAnyone ist ein stabiler Videomaskierungs-Framework mit zielgerichteter Spezifikation, geeignet für komplexe Hintergründe.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B ist ein neuartiges autoregressives Framework, das multimodalen Verständnis und Generierung vereint.

Tarsier — Tarsier ist ein von ByteDance entwickeltes großes Video-Sprachmodell zur Generierung hochwertiger Videobeschreibungen.

leapfusion-hunyuan-image2video — Eine neuartige Bild-zu-Video-Sampling-Technik, die auf dem Hunyuan-Modell basiert und eine hochwertige Videogenerierung ermöglicht.

OmniThink — OmniThink ist ein Framework, das den Schreibprozess von Maschinen durch die Simulation menschlicher Denkprozesse verbessert und so die Wissensdichte erhöht.

Seaweed-APT — Seaweed-APT ist ein Modell, das die Echtzeit-Einzel-Schritt-Generierung von 1280x720 24fps Videos unterstützt.

MangaNinja — MangaNinja ist eine referenzbasierte Methode zum Kolorieren von Lineart, die präzise Übereinstimmung und feingranulare interaktive Steuerung ermöglicht.

MiniMax-01 — Leistungsstarkes Sprachmodell mit 4560 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

rStar-Math — Präsentation der Forschungsergebnisse, die zeigen, wie kleine Sprachmodelle durch selbstgesteuerte Evolution und tiefes Denken mathematisches Schlussfolgerungsvermögen erlernen.