KI verändert die Welt, wie wir sie kennen, von selbstfahrenden Fahrzeugen bis hin zu virtuellen Assistenten. Aber wie erstellt man KI-Anwendungen? Um die KI-Entwicklung zu meistern, müssen Sie zunächst über solide Grundlagen in Programmiersprachen verfügen, die speziell für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft entwickelt wurden.
In diesem Blog werden die 5 wichtigsten Programmiersprachen vorgestellt, die Sie für die KI-Entwicklung lernen sollten, und warum sie für die Entwicklung hochmoderner KI-Anwendungen unverzichtbar sind. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, dieser Leitfaden hilft Ihnen, das volle Potenzial der KI-Entwicklung auszuschöpfen.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Verarbeitung natürlicher Sprache.
KI wird durch den Einsatz von Algorithmen, mathematischen Modellen und statistischen Techniken erreicht, die es Maschinen ermöglichen, aus Dateneingaben zu lernen und auf deren Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Wie können Sie eine KI-Anwendung erstellen?
Künstliche Intelligenz hat die Problemlösung durch die Einführung neuer und komplexer Tools revolutioniert. Allerdings ist KI keine Universallösung für alle Programmierherausforderungen – die Entwicklung eines KI-gesteuerten Programms erfordert sorgfältige Planung und Überlegung.
Der erste Schritt zum Erstellen einer KI-Anwendung besteht darin, das Problem zu definieren und das gewünschte Ergebnis festzulegen. Dies führt Sie zur Auswahl einer geeigneten KI-orientierten Lösung, wie etwa maschinelles Lernen (ML) zur Datenverarbeitung oder Computer Vision (CV), um aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern und Videos zu extrahieren.
Auch die Qualität und Quantität der mit KI-Algorithmen verarbeiteten Daten ist entscheidend. KI-Algorithmen sind leistungsstark, erfordern aber qualitativ hochwertige Daten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten entsprechend den spezifischen Anforderungen des Projekts überprüft, bereinigt und organisiert werden.
Es gibt viele Anwendungen für KI und die Auswahl der besten Programmiersprache hängt von den Anforderungen Ihres Projekts ab. Verschiedene Programmiersprachen eignen sich hervorragend für bestimmte KI-bezogene Aufgaben. Die Wahl der geeigneten Sprache hängt also davon ab, was in einer bestimmten Anwendung erreicht werden soll.
Die von Ihnen gewählte Programmiersprache hat Auswirkungen auf: ● den Grad der Benutzerfreundlichkeit bei der Programmierung von KI-Anwendungen. ● die Palette der Ihnen zur Verfügung stehenden Tools, Bibliotheken und Frameworks. ● die Verfügbarkeit von Dokumentation und Support durch die Community.
Die 5 wichtigsten Programmiersprachen für die KI-Entwicklung:
Die fünf wichtigsten Programmiersprachen im Bereich KI sind Python, C++, R, MATLAB und Java. Allerdings ist es wichtig zu überlegen, welche Sprache man zuerst lernen möchte, bevor man sich tiefer mit den einzelnen Sprachen befasst.
Im Allgemeinen gilt Python aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, Vielseitigkeit und Fülle an Bibliotheken für maschinelles Lernen als idealer Ausgangspunkt für Anfänger. Nachdem Sie Python gemeistert haben, sollte die Wahl, welche Sprache Sie als nächstes lernen möchten, auf Ihren individuellen Karrierezielen basieren.
Python
Python ist zweifellos die am häufigsten verwendete KI-Entwicklungssprache. Seine umfangreiche Bibliothek und sein Toolset für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft machen es zu einer hervorragenden Alternative für Anfänger. Python ist einfach zu erlernen und hat eine leicht lesbare Syntax. Seine Attraktivität beruht auf seiner Anpassungsfähigkeit in der Webentwicklung, Datenanalyse und im wissenschaftlichen Rechnen.
Die Popularität von Python in der KI-Forschung zeigt sich darin, dass es laut der Kaggle-Studie von 2021 die beliebteste Programmiersprache unter Datenwissenschaftlern ist. Darüber hinaus setzen Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft bei der KI-Entwicklung auf Python.
Python-Bibliotheken für die KI-Entwicklung:
Python verfügt über viele Bibliotheken und Tools, die speziell für die KI-Entwicklung entwickelt wurden. Einige der beliebtesten Bibliotheken sind:
● TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für Datenfluss und differenzierbare Programmierung für verschiedene Aufgaben. Es ist eine beliebte Bibliothek zum Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
● Keras: Keras ist eine Python-basierte API für hochrangige neuronale Netzwerke, die auf TensorFlow, CNTK oder Theano ausgeführt werden kann. Es ist ausschließlich darauf ausgelegt, schnelle Experimente mit tiefen neuronalen Netzwerken zu ermöglichen.
● Scikit-learn: Scikit-learn ist eine kostenlose Python-Programmiersprachenbibliothek für maschinelles Lernen. Sie bietet eine Reihe von Algorithmen für Klassifizierung und Clustering, darunter, aber nicht beschränkt auf, Support Vector Machines, Random Forests und K-Means.
● PyTorch: PyTorch ist eine Open-Source-KI-Lernbibliothek, die auf der Torch-Bibliothek basiert. Dieses Tool findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computervision.
R
R ist eine Computersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Sie ist beliebt in Anwendungen für Datenanalyse und maschinelles Lernen. R bietet eine breite Palette statistischer und grafischer Ansätze und eine große Auswahl an Paketen für maschinelles Lernen und Datenanalyse wie Caret, MLR und Tidymodels. Die Stärke von R liegt in der statistischen Analyse, weshalb es sich gut für datenintensive KI-Anwendungen eignet.
Es bietet eine breite Palette statistischer Modelle, wie lineare und nichtlineare Regression, Zeitreihenanalyse und Überlebensanalyse. R ist auch eine großartige Datenvisualisierungssprache, mit der sich ganz einfach interaktive Diagramme und Plots erstellen lassen, um die Ergebnisse von KI-Modellen zu visualisieren.
Aufgrund der Bedeutung von R in der KI-Entwicklung wurden verschiedene spezialisierte Pakete und Bibliotheken erstellt, darunter das Deep-Learning-Paket KerasR und das Reinforcement-Learning-Paket Reinforcement Learning.
R-Bibliotheken für die KI-Entwicklung:
Es gibt mehrere R-Bibliotheken, die häufig für die KI-Entwicklung verwendet werden. Einige davon sind:
● caret: Eine umfassende Bibliothek für maschinelles Lernen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Modelloptimierung und Auswertung. ● mlr: Eine Schnittstelle auf hoher Ebene zu mehreren Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning, Support Vector Machines, Random Forests und mehr. ● mxnet: Eine flexible und effiziente Bibliothek für Deep Learning mit Unterstützung für verteiltes Training und eine Vielzahl von Programmiersprachen.
Java
Java ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, unter anderem in der künstlichen Intelligenzforschung. Java eignet sich dank seiner leistungsstarken objektorientierten Programmierfunktionen und umfassenden Bibliotheksunterstützung hervorragend zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Java wird zum Erstellen von KI-Anwendungen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Spracherkennungssystemen verwendet. Zu den wichtigsten Java-Bibliotheken, die in der KI-Entwicklung verwendet werden, gehören Weka, Deeplearning4j und Mahout.
Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Audioerkennung sind einige KI-Anwendungen, die Java verwenden. Deeplearning4j, DL4J und Neuroph sind wichtige Java-Bibliotheken für die KI-Entwicklung.
Java-Bibliotheken für die KI-Entwicklung:
● Deeplearning4j, eine Deep-Learning-Bibliothek, die speziell für den Betrieb auf der Java Virtual Machine entwickelt wurde. Sie bietet Unterstützung für verschiedene Deep-Learning-Algorithmen, darunter Convolutional- und Recurrent-Neural-Networks. ● Weka ist eine weitere Bibliothek, die eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt. Diese Algorithmen sind für die Ausführung von Data-Mining-Aktivitäten wie Vorverarbeitung, Klassifizierung, Clustering und Regression konzipiert. ● Schließlich ist Apache Mahout eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die Algorithmen für Clustering, Klassifizierung und kollaboratives Filtern enthält und zum Erstellen skalierbarer Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet werden kann, die auf Apache Hadoop ausgeführt werden.
C++
C++ ist eine beliebte Programmiersprache zum Erstellen von Hochleistungssystemen, und KI bildet hier keine Ausnahme. Aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Effizienz und Fähigkeit, riesige Datensätze zu verarbeiten, ist sie eine hervorragende Alternative zum Erstellen von KI-Anwendungen. C++ wird häufig zur Entwicklung von Computer Vision- und natürlichen Sprachverarbeitungssystemen verwendet.
C++ ist für seine Geschwindigkeit und Leistung bekannt, was es zu einer perfekten Sprache für die Entwicklung leistungsstarker KI-Systeme macht. Es ist eine beliebte Wahl für die Erstellung von Anwendungen, die viele Berechnungen und Rechenleistung erfordern, wie z. B. Computer Vision und Robotik.
C++ ist eine hochrangige Sprache, was bedeutet, dass sie der menschlichen Sprache näher ist und leichter zu lesen und zu schreiben ist als niederrangige Sprachen wie Assembler. Sie wird häufig bei der Entwicklung von Betriebssystemen, Gerätetreibern und anderer Systemsoftware verwendet. Sie wird auch bei der Entwicklung groß angelegter Softwareanwendungen wie Videospielen, Finanzsystemen und wissenschaftlichen Simulationen verwendet.
C++ ist eine sich ständig weiterentwickelnde Programmiersprache, und es gab in letzter Zeit mehrere Entwicklungen in der Sprache. Die nächste Version des C++-Standards, C++23, befindet sich derzeit in der Entwicklung und wird voraussichtlich mehrere neue Funktionen einführen, darunter Verbesserungen an Modulen und Coroutinen.
C++-Bibliotheken für die KI-Entwicklung:
Für die KI-Entwicklung stehen zahlreiche weit verbreitete C++-Bibliotheken zur Verfügung. Dazu gehören:
● TensorFlow, eine von Google entwickelte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die häufig zum Aufbau neuronaler Netzwerke und anderer KI-Anwendungen verwendet wird.
● Caffe ist ein weiteres C++-Deep-Learning-Framework, das die Entwicklung effizienter und ausdrucksstarker KI-Modelle erleichtert, insbesondere für Computer Vision- und Bilderkennungsaufgaben.
● Shark ist außerdem eine äußerst anpassbare C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Vielzahl von Algorithmen für kernelbasiertes Lernen, lineare und nichtlineare Optimierung und neuronale Netzwerke bietet.
MATLAB
MATLAB ist eine hochentwickelte Programmiersprache und interaktive Umgebung, die in vielen Bereichen wie Ingenieurwesen, Physik, Mathematik und Finanzen weit verbreitet ist. Es ist ein leistungsstarkes Tool für numerische Berechnungen und Datenanalysen, das komplexe mathematische Operationen wie Matrizenmanipulation, das Lösen von Gleichungssystemen und Optimierungen bewältigen kann.
MATLAB ist in der Ingenieur- und Wissenschaftscommunity besonders beliebt, da es die Möglichkeit bietet, schnell Prototypen zu erstellen und Algorithmen zu testen, und über umfangreiche Visualisierungsfunktionen verfügt. Einer der Vorteile von MATLAB ist seine umfangreiche Bibliothek integrierter Funktionen und Toolboxen, mit denen Benutzer eine Vielzahl von Aufgaben effizient ausführen können, von der Signalverarbeitung und Bildanalyse bis hin zum Entwurf von Steuerungssystemen und der Finanzmodellierung.
Darüber hinaus verfügt MATLAB über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die das Schreiben und Debuggen von Code sowie das Visualisieren und Analysieren von Daten erleichtert. MATLAB unterstützt die Erstellung eigenständiger Anwendungen und die Integration mit anderen Sprachen wie C++ und Java.
Lustige Tatsache!
Wussten Sie, dass Andrew Ngs Kurs zum maschinellen Lernen ursprünglich mit MATLAB unterrichtet wurde? Als Andrew und seine Teams bei DeepLearning.AI und der Stanford University im Jahr 2022 die Spezialisierung zum maschinellen Lernen aktualisierten, erzielten sie jedoch durch die Umstellung auf Python eine deutliche Verbesserung.
Es wird empfohlen, nicht zu versuchen, zwei Sprachen gleichzeitig zu lernen. Konzentrieren Sie sich stattdessen zunächst auf die Beherrschung von Python. Sobald Sie ein gewisses Maß an Python-Beherrschung erreicht haben, können Sie Ihren Horizont entsprechend Ihren beruflichen Zielen erweitern.
Verwenden Sie diese Programmiersprachen nicht!
Obwohl es keine bestimmte Programmiersprache gibt, die als „schlecht“ für KI bezeichnet werden könnte, sind manche Sprachen für bestimmte KI-Aufgaben möglicherweise nicht so gut geeignet.
● Beispielsweise sind Sprachen wie C und Assembler, die Low-Level-Sprachen sind, aufgrund ihrer Komplexität und des Mangels an integrierter Unterstützung für in der KI häufig verwendete High-Level-Abstraktionen möglicherweise nicht die beste Wahl für die Entwicklung von KI-Anwendungen. ● Sprachen wie PHP und Ruby, die in erster Linie für die Webentwicklung entwickelt wurden, sind für KI-Aufgaben möglicherweise nicht so gut geeignet, da ihnen robuste Bibliotheken und Tools fehlen, die speziell für KI entwickelt wurden. ● Fortran wird hauptsächlich von Wissenschaftlern und Ingenieuren bevorzugt, ist jedoch schwer zu erlernen und verfügt nicht über zahlreiche benutzerfreundliche Funktionen, was die Entwicklung zu einer Herausforderung macht.
In der Blockchain-Technologie verwendete Programmiersprachen
Es gibt mehrere Sprachen, die in der Blockchain-Entwicklung verwendet werden, wie zum Beispiel
● Solidity, Rust und Go. Solidity ist die beliebteste Sprache für die Entwicklung von Smart Contracts auf der Ethereum-Blockchain, während Rust und Go für den Aufbau von Blockchain-Infrastrukturen und dezentralen Anwendungen immer beliebter werden. ● Darüber hinaus sind spezielle Blockchain-Entwicklungsframeworks und -tools verfügbar, die Programmiersprachen und KI verwenden, wie etwa Hyperledger Fabric, Corda und TensorFlow. Diese Tools und Frameworks ermöglichen es Entwicklern, Blockchain-basierte Anwendungen mit verbesserter Sicherheit, Skalierbarkeit und Leistung zu erstellen.
Lustige Tatsache!
Lisp wurde 1958 von John McCarthy erfunden und hat eine lange Tradition in der Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Tatsächlich war Lisp eine der ersten Programmiersprachen, die für KI verwendet wurden, und wird oft als „KI-Sprache“ bezeichnet. Trotz seines Alters ist Lisp in der KI-Community nach wie vor eine beliebte Sprache und wird auch heute noch häufig verwendet.
Tatsächlich gilt Lisp als die zweitälteste hochrangige Programmiersprache, die nach FORTRAN noch weit verbreitet ist. Die Langlebigkeit und anhaltende Relevanz von Lisp sind ein Beweis für seine Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit, insbesondere im Bereich der KI.
Abschluss:
Die Wahl der richtigen Programmiersprache ist für die KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung. Die Wahl der Sprache hängt von den spezifischen Anforderungen der KI-Anwendung ab. Python ist die beliebteste Sprache für die KI-Entwicklung, gefolgt von R, Java, C++ und MATLAB. Diese Sprachen bieten leistungsstarke Bibliotheken und Tools zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen. Um effiziente und verantwortungsvolle KI-Anwendungen zu erstellen, ist es auch wichtig, über die neuesten Entwicklungen bei KI-Programmiersprachen auf dem Laufenden zu bleiben.
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