tag:speakerdeck.com,2005:/christianliebel tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1517836 2026-03-17T03:28:25-04:00 2026-03-17T17:22:31-04:00 In diesem praxisorientierten Workshop lernen Sie, wie Sie Ihre Angular-basierten Apps mit modernen Generative-AI-Bibliotheken wie Transformers.js oder der neuen Prompt API smarter machen – und das offlinefähig und kostenlos. Anhand der Integration eines kontextsensitiven Chatbots in eine Todo-App erfahren Sie, wie Sie KI-Modelle im Browser betreiben und mittels WebAssembly, WebGPU oder WebNN performant auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Sie erhalten einen Überblick über KI-Architekturen und lernen Best Practices für Prompt-Engineering kennen. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1511614 2026-03-01T15:31:09-05:00 2026-03-02T19:04:13-05:00 Generative AI ist längst im Alltag angekommen – und jetzt auch in Angular! In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie mit Transformers.js und der Prompt API KI-Funktionalität direkt in Ihre Anwendungen integrieren. Entwickeln Sie einen Chatbot und Formulare, die sich dank AI selbst ausfüllen. Lokal, offlinefähig und hands-on: So bringen Sie Generative AI praxisnah in Ihr Frontend. Generative AI prägt die Zukunft der Softwareentwicklung. KI-gestützte Funktionen halten in immer mehr Anwendungen Einzug – von Office bis Windows. In diesem Workshop erfahren Sie, wie Sie dieselben Technologien direkt in Ihre Angular-Projekte integrieren können. Mit Transformers.js und der Prompt API bringen Sie leistungsfähige Sprachmodelle lokal in den Browser – ohne Serveranbindung oder Cloud-Abhängigkeit. Gemeinsam erweitern wir eine bestehende TODO-Anwendung um einen Chatbot und intelligente Formulare, die sich mithilfe von KI automatisch ausfüllen. Dabei lernen Sie, wie Prompts gestaltet, Modelle eingebunden und Ergebnisse kontrolliert werden. Neben theoretischem Hintergrundwissen steht die praktische Umsetzung im Vordergrund: Sie entwickeln aktiv mit und nehmen direkt nutzbaren Code mit nach Hause. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1470159 2025-11-24T07:54:17-05:00 2025-11-24T08:01:12-05:00 In this session, we will explore the integration of Generative AI functions into Angular applications using the Web Neural Network (WebNN) API and Prompt API. These APIs enable the execution of Large Language Models (LLM) models on the user’s device. The primary benefits of local execution include offline availability and data security, provided that the user’s device has sufficient power to run the AI models. During the presentation, we will discuss different use cases and compare the advantages and disadvantages of each solution. Join us to learn how to make your Angular app smarter. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1469690 2025-11-23T01:36:51-05:00 2025-11-23T01:38:15-05:00 Join Christian, just back from the W3C's annual Technical Plenary and Advisory Committee (TPAC) week in Kōbe, where all W3C working groups such as CSS, WebApps, and Web Machine Learning come together. In his session, you'll gain insights into the latest priorities and discussions among standards bodies, browser vendors, and web developers. Don't miss this opportunity to stay updated on the forefront of web technologies. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1462285 2025-11-07T07:55:04-05:00 2025-11-07T07:56:20-05:00 Generative AI is becoming a key part of modern software architecture, and its presence in web apps is growing. As demand increases, vendors and specification authors are working to make AI capabilities more accessible and integrated into the web platform. In this session, Christian Liebel—W3C TAG Associate and member of the WebML Working Group—will share what's cooking behind the scenes in Web AI. You'll get an update on the latest advancements in the WebNN API, Chromium's Built-in AI APIs, emerging developer tools, and the real-world challenges that browser vendors and standards authors are navigating to bring AI to the web. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1457868 2025-10-28T12:27:51-04:00 2025-10-28T12:29:18-04:00 In this session, we will explore the integration of Generative AI functions into Angular applications using the Prompt API and the Web Neural Network (WebNN) API. These APIs enable the execution of Large Language Models (LLM) on the user’s device. The primary benefits of local execution include offline availability and data security, provided that the user’s device has sufficient power to run the AI models. During the presentation, we will discuss different use cases and compare the advantages and disadvantages of each solution. Join us to learn how to make your Angular app smarter. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1457867 2025-10-28T12:26:58-04:00 2025-10-28T12:51:03-04:00 Large Language Models (LLMs) have changed how we design software: Instead of clicks and GUIs, natural language now dominates— not just via keyboard and text, but also by voice. In this session, you will learn how to integrate voice-enabled AI models directly into your application and control them in real time with your voice. Thanks to real-time API, WebRTC, and tool calling, new possibilities for natural language interfaces are emerging, with minimal latency, bidirectional, and multilingual. In practical demos, Christian Liebel from Thinktecture will show you how to address selected LLMs by voice, link your functionalities to them, and develop smart, conversational interfaces. This is not science fiction. Caution: Interactive voice AIs can be addictive. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1457012 2025-10-27T03:32:45-04:00 2025-10-27T10:25:53-04:00 Generative AI is on everyone's lips: Adobe Photoshop allows objects in images to be exchanged by simply entering a prompt, and Microsoft Copilot has come to Office and Windows. With WebLLM and Prompt API, we can now bring Generative AI to your Angular app: locally and offline-capable. We generate images from text input and add a chatbot to a to-do application. If you want to code along, please bring a powerful device with Windows or macOS, a current version of Chrome, Node.js, an editor of your choice, and at least 20 GB of free hard disk space. Ideally, this should be your private device, as group policies or company proxies tend to throw a spanner in the works. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1454955 2025-10-22T07:55:46-04:00 2025-10-22T07:57:00-04:00 Wünschen wir uns nicht alle, mehr Zeit für die richtig wichtigen Dinge auf der Arbeit zu haben? Viele Entwickler greifen daher zu Vibe Coding. Dabei wird versucht, möglichst viel Arbeit mithilfe generalisierter KI-Tools wie GitHub Copilot lösen zu lassen, um so mehr Zeit und Freiraum zu gewinnen. Allerdings schwanken die Ergebnisse sehr stark: Manche Probleme werden einwandfrei gelöst, bei anderen scheint die KI das Problem nicht verstehen zu wollen. Daher muss der Einsatz gelernt sein und umfangreiches Fachwissen braucht es noch immer. Doch es gibt noch mehr AI-Entwicklertools, die punktgenaue Unterstützung liefern: Optimierte Notizen, Erklärungen für Performanceprobleme in den Browserentwicklertools, Hilfestellungen für CLI-Kommandos oder Keybindings für die häufigsten Aufgaben. In dieser Session zeigt Christian Liebel, wie diese spezialisierten KI-Tools hilfreich in den Entwickleralltag integriert werden können. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1454499 2025-10-21T09:02:26-04:00 2025-10-21T09:04:25-04:00 In diesem praxisorientierten Workshop lernen Sie, wie Sie Ihre Angular-basierten Progressive Web Apps mit modernen Generative-AI-Bibliotheken wie WebLLM oder der neuen Prompt API smarter machen – und das offlinefähig und kostenlos. Anhand der Integration eines kontextsensitiven Chatbots in eine Todo-App erfahren Sie, wie Sie KI-Modelle im Browser betreiben und mittels WebAssembly, WebGPU oder WebNN performant auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Sie erhalten einen Überblick über KI-Architekturen und lernen Best Practices für Prompt-Engineering kennen. Dieser Workshop richtet sich an Webentwickler, die ihre Apps auf das nächste Level heben und dabei höchste Anforderungen an Datenschutz, Verfügbarkeit und Performance erfüllen möchten. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1443567 2025-09-26T04:38:09-04:00 2025-09-26T11:37:59-04:00 Generative KI ist in aller Munde: AI-gestützte Tools sind bereits zu integralen Bestandteilen unterschiedlicher Alltagsanwendungen geworden, Windows und Office eingeschlossen. Mit WebLLM und der Prompt API bringen wir Generative KI auch in Ihre Angular-Anwendung: lokal und offlinefähig. Wir fügen einer Todo-Anwendung einen Chatbot hinzu und lassen Formulare sich ganz einfach selbst ausfüllen. Und Sie entwickeln mit! Wenn Sie mögen. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1443807 2025-09-26T11:34:55-04:00 2025-09-26T11:36:27-04:00 Immer mehr Entwickler beabsichtigen, Generative-AI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Bislang führte dieser Weg praktisch immer in die Cloud – aber das muss nicht so sein! Plattform- und Browserhersteller sind dazu übergegangen, KI-Modelle direkt mit ihren Betriebssystemen auszuliefern: So läuft Apple Intelligence auf dem eigenen Gerät und auch Google liefert auf leistungsstarken Android-Smartphones sein Modell Gemini Nano aus. Aktuell implementieren Microsoft und Chromium die Built-in-AI-Schnittstellen in Chrome und Edge, die Zugriff auf ein lokal installiertes Large Language Modell (LLM) gewähren. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Anwenderdaten verlassen das Gerät nicht, alles funktioniert auch bei schwacher oder komplett ohne Internetverbindung und es muss kein extra Modell heruntergeladen werden, da einfach das lokal vorhandene genutzt wird. In dieser Session zeigt Christian Liebel, welche Anwendungsfälle die Built-in AI APIs abdecken und wie auch Sie Ihre Webanwendung dank Built-in AI smarter machen. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1434409 2025-09-05T14:02:36-04:00 2025-09-05T14:02:52-04:00 Generative AI is becoming a key part of modern software architecture, and its presence in web apps is growing. As demand increases, vendors and specification authors are working to make AI capabilities more accessible and integrated into the web platform. In this session, Christian Liebel—W3C TAG Associate and member of the WebML Working Group—will share what's cooking behind the scenes in Web AI. You'll get an update on the latest advancements in the WebNN API, Chromium's Built-in AI APIs, emerging developer tools, and the real-world challenges that browser vendors and standards authors are navigating to bring AI to the web. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1401842 2025-07-11T10:50:46-04:00 2025-07-11T10:51:21-04:00 More and more developers intend to integrate Generative AI features into their applications. Until now, this path has practically always led to the cloud—but it doesn't have to be like that! Currently, various promising approaches exist to running AI models directly on the user's computer. With WebLLM and Chromium's new Prompt API, we can now bring Large Language Models to your Angular app: locally and offline-capable. The W3C's Web Neural Network API (WebNN) will grant AI models access to the device's Neural Processing Unit (NPU). The advantages of these approaches are obvious: Locally executed AI models are available offline, the user data does not leave the device, and all this is even free of charge thanks to open-source models. In this talk, Christian Liebel, Thinktecture's representative at W3C, will present the approaches to make your single-page app smarter. We will discuss use cases and show the advantages and disadvantages of each solution. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1401413 2025-07-11T06:45:58-04:00 2025-07-11T06:50:19-04:00 Large Language Models (LLMs) have changed how we design software: Instead of clicks and GUIs, natural language now dominates— not just via keyboard and text, but also by voice. In this session, you will learn how to integrate voice-enabled AI models directly into your application and control them in real time with your voice. Thanks to Gemini Live and tool calling, new possibilities for natural language interfaces are emerging, with minimal latency, bidirectional, and multilingual. In practical demos, Christian Liebel from Thinktecture will show you how to address selected LLMs by voice, link your functionalities to them, and develop smart, conversational interfaces. This is not science fiction. Caution: Interactive voice AIs can be addictive. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1392530 2025-07-01T11:24:04-04:00 2025-07-01T11:25:27-04:00 Immer mehr Entwickler beabsichtigen, Generative-AI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Dieser Weg führt bislang praktisch immer in die Cloud – doch das muss nicht unbedingt so sein! Aktuell gibt es unterschiedliche, vielversprechende Ansätze, um KI-Modelle direkt auf dem Rechner des Anwenders auszuführen: Die Web Neural Network API (WebNN) des W3C, die sich noch in der Spezifikationsphase befindet, wird solchen Modellen in Zukunft Zugang zur Neural Processing Unit (NPU) des Geräts gewähren. Damit können etwa auch Large Language Models (LLM) oder Stable-Diffusion-Modelle effizient im Browser betrieben werden. Zunehmend werden LLMs auch mit mobilen Geräten oder in Browsern ausgeliefert: So experimentieren Microsoft und Google derzeit mit den Built-in-AI-APIs, die eine Ausführung komplett auf dem eigenen Gerät erlauben. Die Vorteile dieser Ansätze liegen auf der Hand: Lokal ausgeführte KI-Modelle stehen auch offline zur Verfügung, die Nutzerdaten verlassen das Gerät nicht, und das alles dank Open-Source-Modellen sogar kostenfrei. Aber natürlich muss das Modell erst einmal auf das Gerät des Anwenders übertragen werden, das auch noch ausreichend leistungsfähig sein muss. In dieser Session wird Christian Liebel, Thinktectures Vertreter beim W3C, diese unterschiedlichen Ansätze präsentieren, die das Web zur erstklassigen GenAI-Plattform machen. Wir werden Anwendungsfälle diskutieren und Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen aufzeigen. Seien Sie dabei! Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1392476 2025-07-01T08:33:04-04:00 2025-07-01T08:33:26-04:00 Immer mehr Entwickler beabsichtigen, Generative-AI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Dieser Weg führt bislang praktisch immer in die Cloud. Doch das muss nicht unbedingt so sein! Denn aktuell gibt es unterschiedliche vielversprechende Ansätze, KI-Modelle direkt auf dem Rechner des Anwenders auszuführen: Die Web Neural Network API (WebNN) des W3C, die sich noch in der Spezifikationsphase befindet, wird KI-Modellen in Zukunft Zugang zur Neural Processing Unit (NPU) des Geräts gewähren: Damit lassen sich KI-Modelle effizient im Browser betrieiben. Und die experimentellen Built-in-AI-APIs von Google machen auf dem Gerät bereits installierte KI-Modelle für Webseiten verfügbar. In dieser Session stellt Christian die unterschiedlichen Anwendungsfälle vor und zeigt Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen auf. Christian Liebel (@christianliebel) tag:speakerdeck.com,2005:Talk/1392539 2025-07-01T12:28:36-04:00 2025-07-01T12:32:03-04:00 Generative AI kann Unternehmensinformationen aus Systemen wie Confluence, Jira oder Files in wertvolles Wissen umwandeln, das in natürlicher Sprache abfragbar ist. In diesem Workshop zeigen die Gen-AI-Technical-Consultants Christian Liebel und Marco Frodl, wie eine Generative-AI-Anwendung für Unternehmensherausforderungen entwickelt wird, mit Fokus auf Datenrecherche in natürlicher Sprache mit einem AI-Backend und einem Angular-Frontend. Der Workshop bietet eine Einführung in die Grundlagen von Generative AI, einschließlich der Unterschiede zu AI und ML sowie Konzepte wie LLMs, Embeddings, Retrieval Augmented Generation (RAG) und Python-basierenden AI-Frameworks. Im Mittelpunkt steht die praktische Umsetzung: Gemeinsam entwickeln wir ein intelligentes Developer-Portal, das Fragen von Entwicklern in natürlicher Sprache beantwortet und deren Produktivität mit KI-basierten, kontextbezogenen Empfehlungen verbessert. Statt statischer Coding Guidelines kommen dynamische, AI-generierte Empfehlungen zum Einsatz, die individuell auf die Bedürfnisse der Entwickler zugeschnitten sind. Als Wissensbasis dient ein Coding Guidelines-Wiki, dessen Inhalte automatisch in eine Vektordatenbank übertragen werden, um sie für die KI verfügbar zu machen. Datenschutz hat dabei höchste Priorität – wir setzen ausschließlich europäische Modelle ein und vermeiden Datentransfers außerhalb Europas. Mit LangChain und LangGraph, zwei Python-basierten Frameworks, erstellen wir einen AI-Workflow, der Fragen intelligent verarbeitet. Dabei prüft die KI automatisch die beste Quelle: Priorität hat das Unternehmenswiki, dessen Ergebnisse durch einen AI-Grader bewertet werden. Falls nötig, wird eine gezielte Recherche auf angular.dev durchgeführt. Für allgemeine Fragen wird eine öffentliche Suchmaschine genutzt. Neben den Antworten liefert das Portal auch die entsprechenden Quellenangaben, sodass Nutzer die Verlässlichkeit der Informationen einschätzen können. Zusätzlich können Nutzer Feedback und Kommentare zu den Ergebnissen geben, um die Antworten weiter zu verbessern. Verschiedene passende AI-Tracing-Lösungen sorgen für Transparenz, Kostenübersicht und Nutzerfeedback, um Optimierungen zu ermöglichen. Der Workshop behandelt die Entwicklung eines AI-Systems von der Einführung in Generative AI, der Entwicklung von AI-Workflows mit entsprechendem Backend bis zur Benutzerinteraktion in einer Angular-App. Teilnehmer können Aspekte in Google Colab mitimplementieren, um technische Details besser zu verstehen. Lernen Sie, wie Sie Unternehmensinformationen optimal nutzen und durch Generative AI und Angular Effizienz steigern können. Christian Liebel (@christianliebel) 2026-03-17T03:28:25-04:00