Da sich die Welt der Technologie weiterhin mit unglaublicher Geschwindigkeit weiterentwickelt, ist es keine Überraschung, dass künstliche Intelligenz (KI) zu einem integralen Bestandteil der Branche geworden ist. KI-gestützte Tools sind für Entwickler in einer Vielzahl von Branchen zu allgegenwärtigen Dienstprogrammen geworden. Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Erstellung hochmoderner Anwendungen haben KI-Tools für Entwickler die Art und Weise revolutioniert, wie wir Programmier- und Webentwicklungsaufgaben ausführen.
Aber es gibt so viele KI-Tools , kann es überwältigend sein, die besten für Ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen. Aus diesem Grund haben wir eine Liste der besten KI-Tools zusammengestellt, die Entwickler im Jahr 2023 ausprobieren können. Lassen Sie uns also eintauchen und die besten KI-Tools entdecken, mit denen Sie Ihre Entwicklungsfähigkeiten auf die nächste Stufe heben können.
Beste KI-Tools für Entwicklung und Codierung (2023)
Bei so vielen verfügbaren KI-Tools kann es für Entwickler schwierig sein zu wissen, wo sie anfangen sollen. Aus diesem Grund haben wir eine Liste der 8 besten KI-Tools für Entwickler im Jahr 2023 zusammengestellt. Egal, ob Sie nach KI-Tools zum Codieren, KI-Tools für die Webentwicklung oder anderen Entwicklungsanforderungen suchen, bei uns sind Sie an der richtigen Adresse.
1. TensorFlow
TensorFlow ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Es soll es Entwicklern erleichtern, Modelle für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Aufgaben zu erstellen und zu trainieren, z. B. Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. TensorFlow unterstützt eine Vielzahl von Plattformen, darunter Desktops, Server und mobile Geräte. Es enthält außerdem eine Reihe von High-Level-APIs zum Aufbau und Training neuronaler Netze sowie Low-Level-APIs für fortgeschrittenere Anwendungsfälle.
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2. PyTorch
PyTorch ist ein weiteres Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat. Es ist für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bekannt und kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und verstärkendes Lernen. PyTorch unterstützt dynamische Berechnungsdiagramme, was flexible Modellarchitekturen und einfacheres Debuggen ermöglicht. Für Entwickler, die sich bereits mit der Python-Codierung auskennen, bietet diese Plattform eine benutzerfreundliche Erfahrung.
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3. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine Programmierbibliothek f Funktionen, die hauptsächlich auf Echtzeit-Computervision abzielen. Damit lassen sich Bilder und Videos verarbeiten, Objekte und Gesichter erkennen und vieles mehr. OpenCV umfasst eine Reihe von Algorithmen und Tools für die Bildverarbeitung sowie Unterstützung für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle. Es beherbergt eine große Bibliothek, die in der C-Sprache entwickelt wurde, wodurch es laut eigenen Angaben auf einer Vielzahl von Plattformen, von PowerPC-Macs bis hin zu Roboterhunden, hochgradig portierbar ist.
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4. Keras
Keras ist eine in Python geschriebene High-Level-API für neuronale Netze. Es soll Entwicklern das Erstellen und Experimentieren mit verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen erleichtern und kann sowohl mit TensorFlow als auch mit PyTorch verwendet werden. Keras umfasst eine Reihe vorgefertigter Schichten zum Aufbau neuronaler Netze sowie Tools zum Trainieren und Bewerten von Modellen. Mit Keras erstellte Modelle können problemlos exportiert und auf einer Vielzahl von Plattformen verwendet werden, darunter Webbrowser, Android- und iOS-Betriebssysteme.
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5. Rasa
Rasa ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen von Konversations-KI-Chatbots und virtuellen Assistenten. Es stellt Tools und Bibliotheken für die Entwicklung von Chatbots bereit, die Eingaben in natürlicher Sprache verstehen, Gespräche führen und relevante Antworten geben können. Rasa basiert auf Python und kann in eine Vielzahl anderer Technologien integriert werden, beispielsweise in Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und scikit-learn. Es unterstützt sogar Messaging-Plattformen wie Facebook Messenger und Slack.
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6. Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI ist eine Sammlung von KI-Diensten, die zum Erstellen intelligenter Anwendungen wie Azure Machine Learning, Cognitive Services und Bot Services verwendet werden können. Es umfasst Dienste für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und mehr. Darüber hinaus bietet es sogar Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen. Azure AI umfasst außerdem Tools für die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Modellbereitstellung sowie Funktionen zum Überwachen der Modellleistung und zum Erkennen von Anomalien.
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7. IBM Watson
IBM Watson ist eine Suite von KI-gestützten Tools und Diensten, die zum Erstellen intelligenter Anwendungen verwendet werden können. Es basiert auf der IBM Cloud, die eine skalierbare und sichere Infrastruktur zum Hosten von KI-Anwendungen bietet. Es umfasst Dienstleistungen für die Natur Al-Sprachverarbeitung, Speech-to-Text, visuelle Erkennung und mehr. Watson enthält außerdem Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen sowie vorgefertigte Modelle, die für häufige Anwendungsfälle verwendet werden können.
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8. NVIDIA CUDA
NVIDIA CUDA ist eine Parallel-Computing-Plattform und ein Programmiermodell, mit dem Entwickler ihre Anwendungen beschleunigen können, indem sie die Leistung von NVIDIA-GPUs nutzen. Es kann verwendet werden, um eine Vielzahl rechenintensiver Aufgaben wie maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und mehr zu beschleunigen. CUDA umfasst eine Reihe von Bibliotheken und APIs für die Entwicklung GPU-beschleunigter Anwendungen und Tools zur Leistungsoptimierung. Mit CUDA können Entwickler Code in C, C++ und Fortran schreiben und ihn zusammen mit CPU-Code auf der GPU ausführen, wodurch rechenintensive Aufgaben zur schnelleren Verarbeitung auf die GPU verlagert werden können.
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Nutzen Sie das Potenzial von KI in der Webentwicklung und CodierungEntdecken Sie eine Welt von KI-Tools für Entwickler, jedes mit einzigartige Stärken und Schwächen. Diese leistungsstarken Ressourcen ermöglichen es Ihnen, auf Ihrer Codierungsreise endlose Möglichkeiten zu erschließen. Abhängig von den spezifischen Anforderungen eines Projekts und der Entwickler können Sie sich für die Verwendung eines oder einer Kombination dieser Tools entscheiden.
Unser Entwicklerteam lebt von TensorFlow und PyTorch, ein unschätzbar wertvolles KI-Werkzeug. Ihre benutzerfreundliche Oberfläche, GPU-Beschleunigung, ihr umfangreiches Ökosystem und ihre lebendige Community ermöglichen es uns, mit Leichtigkeit komplexe Deep-Learning-Modelle zu prototypisieren, zu optimieren und zu implementieren. Dies sind unsere Top-Empfehlungen für die KI-Entwicklung.
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