Wir haben die erste Open-Source-Implementierung von Meta’s TestGen-LLM

Im Februar veröffentlichten Meta-Forscher ein Papier mit dem Titel Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta, in dem sie ein Tool namens TestGen-LLM vorstellen. Der vollautomatische Ansatz zur Erhöhung der Testabdeckung „mit garantierten Garantien für Verbesserungen gegenüber der bestehenden Codebasis“ schlug in der Welt der Softwareentwicklung hohe Wellen.

Meta hat den TestGen-LLM-Code nicht veröffentlicht, also haben wir beschlossen, ihn als Teil unseres Open-Source Cover Agent 3.5K zu implementieren, und wir veröffentlichen ihn heute!

Ich werde hier einige Informationen darüber geben, wie wir bei der Implementierung vorgegangen sind, einige unserer Ergebnisse mitteilen und die Herausforderungen beschreiben, auf die wir bei der tatsächlichen Verwendung von TestGen-LLM mit realen Codebasen gestoßen sind.

Automatisierte Testerstellung: Grundlegende Kriterien

Automatisierte Testgenerierung mit generativer KI ist nichts Neues. Die meisten LLMs, die in der Lage sind, Code zu generieren, wie ChatGPT, Gemini und Code Llama, sind in der Lage, Tests zu generieren. Der häufigste Fallstrick, auf den Entwickler bei der Testgenerierung mit LLMs stoßen, ist, dass die meisten generierten Tests gar nicht funktionieren und viele keinen Mehrwert bieten (z. B. testen sie die gleiche Funktionalität, die bereits von anderen Tests abgedeckt wird).

Um diese Herausforderung (speziell für Regressionstests) zu meistern, haben die Autoren von TestGen-LLM die folgenden Kriterien aufgestellt:

1. Wird der Test korrekt kompiliert und ausgeführt?

2. Erhöht der Test die Codeabdeckung?

Ohne die Beantwortung dieser beiden grundlegenden Fragen hat es wohl keinen Sinn, den vom LLM generierten Test zu akzeptieren oder zu analysieren.
Sobald wir uns vergewissert haben, dass die Tests korrekt ausgeführt werden können und dass sie die Abdeckung unserer zu testenden Komponente erhöhen, können wir mit der Untersuchung beginnen (in einer manuellen Überprüfung):

  1. Wie gut ist der Test geschrieben?
  2. Wie viel Wert bringt er tatsächlich? (Wir alle wissen, dass die Codeabdeckung manchmal eine Ersatzgröße oder sogar eine Eitelkeitskennzahl sein kann)
  3. Erfüllt er zusätzliche Anforderungen, die wir möglicherweise haben?

Ansatz und berichtete Ergebnisse

TestGen-LLM (und Cover-Agent) laufen völlig kopflos (na ja, irgendwie schon; wir werden das später noch besprechen).

Zunächst generiert TestGen-LLM eine Reihe von Tests, filtert dann diejenigen heraus, die nicht gebaut/ausgeführt werden können, und verwirft schließlich diejenigen, die die Codeabdeckung nicht erhöhen. In stark kontrollierten Fällen beträgt das Verhältnis zwischen den generierten Tests und denen, die alle Schritte bestehen, 1:4, und in realen Szenarien berichten die Autoren von Meta von einem Verhältnis von 1:20.

Im Anschluss an den automatisierten Prozess ließ Meta die Tests von einem menschlichen Prüfer annehmen oder ablehnen. Die Autoren berichteten über ein durchschnittliches Annahmeverhältnis von 1:2, mit einer Annahmequote von 73 % in ihren besten Fällen.

Es ist wichtig anzumerken, dass das TestGen-LLM-Tool, wie in der Abhandlung beschrieben, bei jedem Durchlauf einen einzelnen Test erzeugt, der zu einer bestehenden Testsuite hinzugefügt wird, die zuvor von einem professionellen Entwickler geschrieben wurde. Außerdem generiert es nicht notwendigerweise Tests für eine bestimmte Testsuite.

Aus dem Papier: „Insgesamt wurden während der drei Test-a-thons 196 Testklassen erfolgreich verbessert, während das Tool TestGen-LLM auf insgesamt 1.979 Testklassen angewendet wurde. TestGen-LLM war also in der Lage, etwa 10 % der Testklassen, auf die es angewendet wurde, automatisch zu verbessern.“

Cover-Agent v0.1 ist wie folgt implementiert:

  1. Empfangen Sie die folgenden Benutzereingaben:
  • Quelldatei für zu testenden Code
  • Vorhandene Testsuite zum Erweitern
  • Abdeckungsbericht
  • Der Befehl zum Erstellen und Ausführen der Testsuite
  • Codeabdeckungsziel und maximal durchzuführende Iterationen
  • Zusätzliche Kontext- und Eingabeaufforderungsoptionen

2. Weitere Tests im gleichen Stil generieren

3. Validieren Sie diese Tests mit Ihrer Laufzeitumgebung

  • Werden sie erstellt und bestanden?

4. Sicherstellen, dass die Tests einen zusätzlichen Nutzen bringen, indem Messwerte wie eine erhöhte Codeabdeckung überprüft werden

5. Aktualisierung der bestehenden Testsuite und des Abdeckungsberichts

6. Wiederholen Sie den Vorgang, bis der Code die Kriterien erfüllt: entweder die Schwelle für die Codeabdeckung ist erreicht, oder die maximale Anzahl an Iterationen wurde erreicht.

Herausforderungen, auf die wir bei der Implementierung und Überprüfung von TestGen-LLM gestoßen sind

Bei der Umsetzung des TestGen-LLM-Papiers in die Praxis stießen wir auf einige überraschende Herausforderungen.

In den Beispielen, die in dem Papier vorgestellt werden, wird die Verwendung von Kotlin für das Schreiben von Tests erwähnt – eine Sprache, die keine großen Leerzeichen verwendet. Bei Sprachen wie Python hingegen sind Tabulatoren und Leerzeichen nicht nur wichtig, sondern eine Voraussetzung für die Parsing-Engine. Weniger ausgereifte Modelle wie GPT 3.5 geben keinen Code zurück, der durchgängig richtig eingerückt ist, selbst wenn sie explizit dazu aufgefordert werden. Ein Beispiel, bei dem dies zu Problemen führt, ist eine in Python geschriebene Testklasse, bei der jede Testfunktion eingerückt sein muss. Wir mussten dies während des gesamten Entwicklungszyklus berücksichtigen, was die Komplexität der vorverarbeitenden Bibliotheken erhöhte. Es gibt noch viel zu verbessern, um Cover-Agent in Szenarien wie diesen robust zu machen.

Nachdem wir die speziellen Testanforderungen und Ausnahmen gesehen haben, auf die wir während unserer Versuche gestoßen sind, haben wir beschlossen, dem Benutzer die Möglichkeit zu geben, zusätzliche Eingaben oder Anweisungen zu geben, um den LLM als Teil des Cover-Agent-Flusses aufzufordern. Die Option -additional-instructions ermöglicht es den Entwicklern, alle zusätzlichen Informationen, die für ihr Projekt spezifisch sind, bereitzustellen und Cover-Agent so anzupassen. Diese Anweisungen können beispielsweise verwendet werden, um Cover-Agent so zu steuern, dass es einen umfangreichen Satz von Tests mit sinnvollen Randfällen erstellt.

Im Einklang mit dem allgemeinen Trend der Retrieval-Augmented Generation (RAG), die sich in KI-basierten Anwendungen immer mehr durchsetzt, haben wir festgestellt, dass mehr Kontext bei der Generierung von Unit-Tests eine höhere Qualität der Tests und eine höhere Erfolgsquote ermöglicht. Wir haben die Option -included-files für Benutzer bereitgestellt, die manuell zusätzliche Bibliotheken oder textbasierte Designdokumente als Kontext für den LLM hinzufügen möchten, um den Testgenerierungsprozess zu verbessern.

Komplexer Code, der mehrere Iterationen erforderte, stellte eine weitere Herausforderung für die LLMs dar. Als die fehlgeschlagenen (oder nicht wertschöpfenden) Tests generiert wurden, stellten wir ein Muster fest, bei dem dieselben nicht akzeptierten Tests in späteren Iterationen wiederholt vorgeschlagen wurden. Um dem entgegenzuwirken, fügten wir einen Abschnitt „Fehlgeschlagene Tests“ in die Eingabeaufforderung ein, um dem LLM dieses Feedback zu geben und sicherzustellen, dass er einzigartige Tests generierte und niemals Tests wiederholte, die wir für unbrauchbar hielten (d. h. fehlerhaft oder ohne Erhöhung der Abdeckung).

Eine weitere Herausforderung, die während dieses Prozesses auftrat, war die Unmöglichkeit, Bibliotheksimporte hinzuzufügen, wenn eine bestehende Testsuite erweitert wird. Entwickler können bei der Testerstellung manchmal kurzsichtig sein und nur einen einzigen Ansatz für das Testen von Frameworks verwenden. Neben den vielen verschiedenen Mocking-Frameworks können auch andere Bibliotheken bei der Testabdeckung helfen. Da das TestGen-LLM-Papier (und Cover-Agent) dazu gedacht ist, bestehende Testsuiten zu erweitern, ist die Möglichkeit, die gesamte Testklasse komplett umzustrukturieren, nicht vorgesehen. Dies ist meiner Meinung nach eine Einschränkung der Testerweiterung gegenüber der Testerzeugung und etwas, das wir in zukünftigen Iterationen angehen wollen.

Es ist wichtig zu unterscheiden, dass bei dem Ansatz von TestGen-LLM jeder Test eine manuelle Überprüfung durch den Entwickler erfordert, bevor der nächste Test vorgeschlagen wird. Beim Cover-Agent hingegen generieren, validieren und schlagen wir so viele Tests wie möglich vor, bis die Abdeckungsanforderung erreicht ist (oder wir bei der maximalen Anzahl an Iterationen aufhören), ohne dass während des gesamten Prozesses ein manuelles Eingreifen erforderlich ist. Wir nutzen KI, um im Hintergrund zu arbeiten, und schaffen so einen unaufdringlichen Ansatz zur automatischen Testgenerierung, der es dem Entwickler ermöglicht, die gesamte Testsuite zu überprüfen, sobald der Prozess abgeschlossen ist.

Schlussfolgerung und was als Nächstes kommt

Während viele, mich eingeschlossen, von dem TestGen-LLM-Papier und -Tool begeistert sind, haben wir in diesem Beitrag seine Grenzen aufgezeigt. Ich glaube, dass wir uns noch in der Ära der KI-Assistenten und nicht der KI-Kollegen befinden, die vollautomatische Arbeitsabläufe durchführen.

Gleichzeitig können ausgereifte Abläufe, die wir hier in Cover-Agent entwickeln und teilen wollen, uns Entwicklern helfen, automatisch Testkandidaten zu generieren und die Codeabdeckung in einem Bruchteil der Zeit zu erhöhen.

Wir haben die Absicht, die Entwicklung fortzusetzen und modernste Methoden im Bereich der Testerzeugung in das Open-Source-Repository von Cover-Agent zu integrieren.
Wir ermutigen jeden, der an generativer KI für das Testen interessiert ist, mitzuarbeiten und dabei zu helfen, die Fähigkeiten von Cover-Agent zu erweitern, und wir hoffen, Forscher zu inspirieren, dieses Open-Source-Tool zu nutzen, um neue Testgenerierungsverfahren zu erforschen.

Im Open-Source Cover-Agent Repo auf GitHub haben wir eine Entwicklungs-Roadmap hinzugefügt. Wir würden uns freuen, wenn Sie entsprechend der Roadmap oder nach Ihren eigenen Ideen zum Repo beitragen!

Unsere Vision für Cover-Agent ist, dass es in Zukunft automatisch für jede Pre/Post-Pull-Anfrage läuft und automatisch Regressionstest-Verbesserungen vorschlägt, die validiert wurden und die Codeabdeckung erhöhen. Wir stellen uns vor, dass Cover-Agent Ihre Codebasis automatisch scannt und PRs mit Testsuiten für Sie öffnet.

Lassen Sie uns KI nutzen, um die Aufgaben, die wir nicht gerne machen, effizienter zu erledigen!

P.S.

1. Wir sind immer noch auf der Suche nach einem guten Benchmark für derartige Tools. Kennen Sie einen? Wir denken, dass dies für die weitere Entwicklung und Forschung von entscheidender Bedeutung ist.

2. In unserer AlphaCodium-Arbeit finden Sie (a) weitere Informationen zum Thema „Flow Engineering“ sowie ein Beispiel für (b) einen wettbewerbsfähigen Programmier-Benchmark und (c) einen gut konzipierten Datensatz namens CodeContests.

Die 10 besten KI-Codierassistenten im Jahr 2024

Das Programmieren ist das Rückgrat der modernen Softwareentwicklung, das die Entwicklung innovativer Anwendungen und Systeme vorantreibt, die die digitale Welt antreiben. Der Programmierprozess kann jedoch komplex und anspruchsvoll sein. Stellen Sie sich einen KI-Assistenten vor, der nicht nur die von Ihnen begonnenen Codezeilen vervollständigen kann, sondern auch verschiedene Funktionalitäten auf der Grundlage Ihrer Projektziele vorschlägt. KI-gestützte Coding-Tools haben sich als unschätzbare Begleiter erwiesen, die die Programmierlandschaft revolutionieren und die Coding-Erfahrung der Entwickler verbessern.

Sehen wir uns die 10 besten KI-Codierassistenten an und untersuchen ihre Funktionen, Vorteile und transformativen Auswirkungen auf Entwickler, damit sie besseren Code schreiben, Zeit sparen und ihr volles Codierpotenzial ausschöpfen können.

Lassen Sie uns zunächst die Definition von KI-gestützter Codierung erörtern.

Was ist ein KI-Codierassistent?

Haben Sie schon einmal Stunden damit verbracht, sich wiederholenden Code zu schreiben oder sich abzumühen, die perfekte Funktion zu finden? KI-Codierassistenten sind da, um zu helfen! Diese ausgeklügelten Software-Tools nutzen die Fähigkeiten leistungsstarker KI, wie z. B. Large Language Models (LLMs), um Ihre Entwicklungsabläufe zu optimieren.

Sie fungieren als Ihr virtueller Programmierpartner, der Ihnen intelligente Vorschläge zur Vervollständigung von Codezeilen und zur Behebung von Fehlern macht und sogar alternative Ansätze zur Erreichung Ihrer Ziele empfiehlt. Dies führt zu einer schnelleren Entwicklung, sauberem Code und einer deutlichen Steigerung Ihrer Gesamtproduktivität.

Lassen Sie uns die Herausforderungen erforschen, mit denen Programmierer und Entwickler täglich konfrontiert sind, und gleichzeitig verstehen, wie KI-Codierungstools helfen können, diese zu lösen.

Bewältigung von Herausforderungen mit KI-Codierungstools

Im Folgenden werden die Herausforderungen beschrieben, denen sich Programmierer gegenübersehen, und es wird erläutert, wie KI-Codierungstools helfen können, diese zu bewältigen:

  • Syntax und Sprachkomplexität: Programmiersprachen haben oft komplizierte Syntaxregeln, die das Verständnis und die Anwendung der korrekten Syntax erschweren, insbesondere für Anfänger. KI-Codierungstools bieten Echtzeitvorschläge und Korrekturen für Syntaxfehler und helfen dabei, häufige Fehler wie fehlende Klammern oder Semikolons zu erkennen und zu korrigieren.
  • Bugs und Fehler: Die Fehlersuche ist zeitaufwändig und geistig anspruchsvoll und erfordert eine sorgfältige Analyse des Codeverhaltens, um Fehler zu erkennen und zu beheben. KI-Code-Assistenten analysieren den Code in Echtzeit, weisen auf potenzielle Fehler hin und machen Vorschläge zur Behebung, was eine effiziente Fehlersuche und Problemlösung erleichtert.
  • Code-Effizienz und Leistung: Das Schreiben von effizientem und optimiertem Code erfordert die Berücksichtigung der algorithmischen Komplexität und der Ressourcennutzung, insbesondere in Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen. KI-Tools unterstützen Programmierer bei der Optimierung der Code-Effizienz und -Leistung, indem sie Refactorings und alternative Implementierungen vorschlagen und so die Code-Qualität und Ressourcenauslastung verbessern.
  • Kompatibilität und Integration: Die Integration verschiedener Komponenten oder APIs von Drittanbietern kann zu Kompatibilitätsproblemen führen, die eine nahtlose Integration behindern. KI-Tools schlagen kompatible Bibliotheken oder APIs auf der Grundlage der Projektanforderungen vor und sorgen so für eine reibungslosere Integration und die Reduzierung potenzieller Kompatibilitätsprobleme.
  • Skalierung und Wartungsfreundlichkeit: Die Verwaltung und Skalierung von Code wird mit wachsenden Projekten immer komplexer und erfordert sorgfältige Designentscheidungen, um die Wartbarkeit zu gewährleisten. KI-Tools analysieren bestehende Codebasen und schlagen Refactorings vor, um die Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern und die Langlebigkeit und Verwaltbarkeit des Codes zu fördern.
  • Zusammenarbeit und Versionskontrolle: Die Koordinierung von Arbeiten und das Lösen von Konflikten kann bei der Arbeit in Teams eine große Herausforderung darstellen und die Produktivität beeinträchtigen. KI-Tools lassen sich in Versionskontrollsysteme integrieren, bieten Vorschläge zur Konfliktlösung und erleichtern die reibungslose Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern, um eine kohärente Entwicklungsumgebung zu gewährleisten.
  • Zeit- und Terminzwänge: Entwickler arbeiten oft unter engen Zeitvorgaben und müssen ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität finden, um den Code innerhalb der vorgegebenen Fristen zu liefern. KI-Codierungstools automatisieren sich wiederholende Aufgaben, bieten intelligente Code-Vorschläge und rationalisieren den Codierungsprozess, sodass die Entwickler die Fristen einhalten können, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.
  • Mit technologischen Fortschritten Schritt halten: Kontinuierliche Lernprozesse und Anpassungen sind im Zuge der technologischen Entwicklung unerlässlich und stellen Entwickler vor ständige Herausforderungen. KI-Tools fungieren als Lernbegleiter und bieten Dokumentationsverweise, Codebeispiele und Tutorials, die Entwicklern helfen, neue Konzepte zu verstehen und mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten.
  • Dokumentation und Lesbarkeit des Codes: Das Schreiben von klarem und gut dokumentiertem Code ist für die Zusammenarbeit und künftige Wartung von entscheidender Bedeutung, kann jedoch bei großen und komplexen Codebasen eine Herausforderung darstellen. KI-Tools helfen bei der Verbesserung der Code-Dokumentation und -Lesbarkeit, indem sie Kommentare, Dokumentationsvorlagen und präzise Variablennamen vorschlagen und so das Code-Verständnis und die Wartbarkeit erleichtern.
  • Sicherheit und Entschärfung von Schwachstellen: Die Behebung von Sicherheitsbedenken und Schwachstellen erfordert sorgfältige Überlegungen und die Umsetzung von Best Practices. KI-Tools helfen Programmierern bei der Behebung von Sicherheitsbedenken, indem sie auf potenzielle Schwachstellen hinweisen und Anleitungen für sichere Codierungspraktiken geben, um die Software vor Cyber-Bedrohungen zu schützen.

Es ist an der Zeit, beliebte und trendige KI-Code-Assistententools zu erkunden, die auf dem Markt für Programmierer und Entwickler erhältlich sind.

10 beste KI-Codierassistenten – Liste 2024

1. CodiumAI

OK, wir mussten uns selbst an die erste Stelle setzen 😊, aber wir haben sehr gute Gründe!

CodiumAI ist ein trendiges Tool, mit dem Entwickler ihre Coding-Erfahrung mit der Kraft der KI verbessern können.

Wesentliche Merkmale

Im Vergleich zu den anderen Tools bietet CodiumAI eine Reihe einzigartiger Funktionen:

  • Präzise Code-Vorschläge: CodiumAI analysiert Ihren Code gründlich und liefert maßgeschneiderte Vorschläge. Dazu gehören das Hinzufügen von Docstrings, die Verfeinerung der Ausnahmebehandlung und die Implementierung von Best Practices, wodurch die Qualität Ihres Codes direkt verbessert wird.
  • Code-Erklärung: Dieses Tool bietet detaillierte Beschreibungen Ihres Quellcodes oder Ihrer Snippets, wobei jede Komponente aufgeschlüsselt wird und Einblicke und Beispielverwendungsszenarien geboten werden, um das Verständnis des Codes zu verbessern.
  • Automatisierte Testerstellung: Testen ist bei großen Codebasen unerlässlich. CodiumAI vereinfacht dies durch die schnelle Generierung präziser und zuverlässiger Unit-Tests ohne manuelle Eingriffe, was eine erhebliche Zeit- und Aufwandsersparnis bedeutet und gründliche Tests Ihrer Codebasis gewährleistet.
  • Abdeckung des Codeverhaltens: Umfassendes Testen bedeutet, alle möglichen Verhaltensweisen des Codes abzudecken. CodiumAIs „Behavior Coverage“-Funktion erzeugt Testfälle, die verschiedene Code-Verhaltensweisen abdecken, und wendet die entsprechenden Änderungen nahtlos auf Ihren Quellcode an.
  • Optimierte Zusammenarbeit: CodiumAI erleichtert die Teamarbeit, indem es eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern ermöglicht. Die Integration in die Git-Plattform ermöglicht die gemeinsame Nutzung und Überprüfung von Codevorschlägen und Testfällen innerhalb Ihres Entwicklungsteams und fördert so effiziente Arbeitsabläufe und Codequalität.
  • Nahtlose Implementierung: Mit dem intelligenten Autovervollständigungsagenten von CodiumAI wird die Implementierung mühelos. Er fügt sich nahtlos in Ihre Aufgabenpläne ein und gewährleistet eine reibungslose Ausführung vom Konzept bis zur Fertigstellung Ihres Codes.
  • Unterstützung mehrerer Sprachen und IDEs: CodiumAI unterstützt gängige Programmiersprachen wie Python, JavaScript und TypeScript und lässt sich nahtlos in führende IDEs integrieren, darunter VSCode, WebStorm, IntelliJ IDEA, CLion, PyCharm und JetBrains.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung von CodiumAI bietet kostenlose Code-Integrität für Entwickler für $0/Benutzer pro Monat, während Teams für $19/Benutzer pro Monat Zugang zu optimierter Zusammenarbeit haben.

2. GitHub Copilot

Das generative KI-Modell, auf dem GitHub Copilot basiert, wurde gemeinsam von GitHub, OpenAI und Microsoft entwickelt. Diese innovative Zusammenarbeit zielt darauf ab, das Coding-Erlebnis durch die Nutzung der Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen zu verändern.

Wesentliche Merkmale

GitHub Copilot ist darauf ausgerichtet, die Produktivität von Entwicklern zu steigern und den Programmierprozess zu vereinfachen, und bietet eine Reihe von erweiterten Funktionen:

  • Code-Vorschläge: GitHub Copilot bietet Code-Vorschläge, die Zeilen oder ganze Funktionen auf der Grundlage von Kommentaren in Ihrer Datei vervollständigen.
  • Chat-Funktionalität: Es bietet einen Chatbot innerhalb der Entwicklerumgebung, der Fragen, Vorschläge, Debugging und Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht.
  • Einfache Navigation zur automatischen Vervollständigung: Sie können ganz einfach durch mehrere Vorschläge für die automatische Vervollständigung navigieren, um verschiedene Optionen zu erkunden und den am besten geeigneten Vorschlag für ihren Code auszuwählen.
  • Unterstützung für mehrere Sprachen und IDEs: Das Tool lässt sich nahtlos in gängige IDEs wie Visual Studio, Neovim, Visual Studio Code und JetBrains integrieren und unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter TypeScript, Golang, Python und JavaScript.

GitHub Copilot ist jedoch mit gewissen Einschränkungen verbunden, die Nutzer beachten sollten:

  • Code-Duplizierung: Da GitHub Copilot Code auf der Grundlage von erlernten Mustern generiert, kann es versehentlich ähnliche oder identische Codesegmente erzeugen, was zu Code-Duplizierung in verschiedenen Projekten führt.
  • Ineffiziente Codegenerierung: Gelegentlich kann das Tool falschen oder ineffizienten Code erzeugen, was insbesondere für weniger erfahrene Entwickler eine Herausforderung darstellt, da sie Schwierigkeiten haben könnten, Fehler zu erkennen und zu beheben.
  • Begrenzte Testfallgenerierung: Bei größeren Codebasen ist die Aufrechterhaltung der Testabdeckung entscheidend. GitHub Copilot ist möglicherweise nicht in der Lage, eine angemessene Anzahl von Testfällen zu generieren, was die Identifizierung und Behebung von Problemen und die Gewährleistung der allgemeinen Codequalität erschwert.

Preisgestaltung

Die Preise für Copilot for Individual Plan beginnen bei 10 US-Dollar pro Monat und Nutzer, während der Copilot for Business Plan bei 19 US-Dollar pro Monat und Nutzer beginnt.

3. Tabnine

Wesentliche Merkmale

Tabnine verbessert die Codierungserfahrung mit intelligenter Code-Vervollständigung, Fehlererkennung und -behebung, Refactoring-Unterstützung und automatischer Code-Dokumentation und unterstützt Entwickler beim Schreiben von effizientem und hochwertigem Code. Schauen wir uns nun einige Kernfunktionen von Tabnine an:

  • Unterstützung beim Code-Refactoring: Tabnine bietet Anleitung und Vorschläge für Code-Refactoring und die Verbesserung der Lesbarkeit, Effizienz und Wartbarkeit des Codes.
  • Code-Linting: Tabnine bietet eine Code-Linting-Funktion, die potenzielle Fehler identifiziert und Korrekturen vorschlägt, um sauberen und fehlerfreien Code zu gewährleisten.
  • Automatische Code-Dokumentation: Es generiert automatisch eine Codedokumentation, um das Verständnis und die Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern zu verbessern.
  • Intelligente Code-Vervollständigungen: Tabnine bietet intelligente Code-Vervollständigungen auf der Grundlage eines umfangreichen Datensatzes von Open-Source-Code und unterstützt Entwickler mit präzisen und kontextabhängigen Vorschlägen.

Preisgestaltung

Der grundlegende KI-Codierassistent von Tabnine ist völlig kostenlos und bietet grundlegende KI-Codevervollständigungen, KI-gestützten Chat mit mehreren Modellen (möglicherweise mit eingeschränktem Tarif) und Unterstützung für alle gängigen IDEs. Das Pro-Abo wird für 12 $ pro Nutzer und Monat angeboten.

4. MutableAI

MutableAI ist ein Tool, das die Codierungserfahrung mit Funktionen wie automatischer KI-Vervollständigung, Produktionscode-Erweiterungen mit einem Klick, prompter Entwicklung, Testgenerierung und umfassender Sprach- und IDE-Integration revolutioniert und Entwicklern die Möglichkeit gibt, Code effizienter und effektiver zu schreiben.

Wesentliche Merkmale

Hier sind die wichtigsten Merkmale von MutableAI:

  • AI Autocomplete: Minimieren Sie die Zeit, die Sie mit Standardcode und der Suche nach Lösungen auf Stack Overflow verbringen, mit spezialisierten neuronalen Netzen, die intelligente Codevorschläge liefern.
  • Code in Produktionsqualität: Refaktorieren, dokumentieren und fügen Sie mühelos Typen zu Ihrem Code hinzu, um eine qualitativ hochwertige Codeausgabe zu gewährleisten.
  • Prompt-gesteuerte Entwicklung: Interagieren Sie direkt mit der KI, indem Sie ihr Anweisungen zur Änderung Ihres Codes geben, um eine intuitivere und interaktivere Codierungserfahrung zu ermöglichen.
  • Test-Erstellung: Generieren Sie automatisch Unit-Tests mithilfe von KI und Metaprogrammierungstechniken, um eine umfassende Testabdeckung für Ihren Code zu gewährleisten.
  • Sprach- und IDE-Integration: Unterstützt gängige Sprachen wie Python, Go, JavaScript, TypeScript, Rust, Solidity und mehr sowie die Integration mit IDEs wie JetBrains und Visual Studio (VS) Code.

Preisgestaltung

Der Basisplan von MutableAI bietet $2 pro Repo pro Monat, während der Premiumplan $15 pro Repo pro Monat bietet.

5. Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer steigert die Kodiereffizienz von Entwicklern, indem es sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit bei der Codezusammenstellung beschleunigt. Dieses Tool, das auf der KI-Technologie von Amazon basiert, schlägt Codesegmente vor, vervollständigt Funktionen und generiert Dokumentation.

Wesentliche Merkmale

Zu den wichtigsten Funktionen von Amazon CodeWhisperer gehören:

  • Code-Vorschläge: Maßgeschneiderte Schnipsel, Funktionen und sogar ganze Klassen werden auf der Grundlage von kontextbezogenen Hinweisen im Code angeboten. Diese Funktion spart Zeit, minimiert Fehler und rationalisiert den Kodierungsprozess.
  • Funktionsvervollständigung: Vereinfacht die Codierung durch Vorschläge für nachfolgende Zeilen oder sogar die Vervollständigung ganzer Funktionskörper.
  • Generierung von Dokumentation: Erstellt automatisch eine umfassende Dokumentation für den Code, die Funktionszusammenfassungen, Parametererklärungen und Rückgabewerte enthält.
  • Sicherheits-Scanning: Identifiziert proaktiv potenzielle Sicherheitsschwachstellen im Code und hilft den Entwicklern, Probleme präventiv zu beheben.
  • Sprach- und IDE-Integration: Kompatibel mit einer breiten Palette von Programmiersprachen wie Python, JavaScript, C#, Rust, PHP, Kotlin und SQL.
  • IDE-Integration: Nahtlose Integration in gängige IDEs wie JetBrains und VS Code für verbesserte Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit.

Preisgestaltung

Einzelpersonen können Amazon CodeWhisperer kostenlos nutzen, mit der Option, auf einen professionellen Plan ab $19 pro Monat aufzurüsten.

6. FragCodi

AskCodi ist ein KI-basierter Programmierassistent, der den Programmierprozess vereinfacht, indem er intelligente Anleitungen und Hilfestellungen bietet, die Entwicklern helfen, Lösungen für ihre Programmierfragen zu finden und ihre Produktivität zu steigern.

Wesentliche Merkmale

  • Code-Generierung: Generiert Code in verschiedenen Programmiersprachen, einschließlich Python, Java, TypeScript, Rust, Ruby, Kotlin, Scala und mehr.
  • Beantwortung von Programmierfragen: Beantwortet Programmierfragen in natürlicher Sprache, damit Benutzer neue Programmierkonzepte erlernen oder Probleme mit dem Code beheben können.
  • Bereitstellung von Code-Vorschlägen: Es sieht sich den Code an und macht Vorschläge für den Code. Dies kann dem Benutzer helfen, Fehler zu vermeiden und Zeit zu sparen.
  • Arbeiten mit IDEs: Es lässt sich in verschiedene IDEs integrieren, darunter Visual Studio Code, PyCharm und IntelliJ IDEA. Dadurch können Sie AskCodi direkt in Ihrer IDE verwenden, was die Codegenerierung vereinfacht und Ihnen Hilfe bei Ihren Programmierfragen bietet.

Preisgestaltung

Das Mitgliedschaftspaket von AskCodi kostet $9,99 pro Monat und ist für den persönlichen Gebrauch kostenlos.

7. Codiga

Codiga wurde entwickelt, um die Codierungserfahrung zu verbessern, indem es intelligente Unterstützung, automatische Vervollständigungsvorschläge und Code-Optimierungen bietet, die es Entwicklern ermöglichen, Code effizienter und effektiver zu schreiben.

Wesentliche Merkmale

  • Statische Code-Analyse: Analysiert den Code auf potenzielle Fehler, Schwachstellen und andere Probleme, so dass Benutzer Probleme erkennen und beheben können, bevor sie in der Produktion Probleme verursachen.
  • Code-Vervollständigung: Schlägt Codevervollständigungen vor, indem es den Kontext des Codes betrachtet. Dies kann Zeit sparen und Fehler vermeiden.
  • Code-Linting: Linting des Codes, um potenzielle Fehler und Stilverstöße zu erkennen. Dies führt zu einer verbesserten Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes.
  • Code-Refactoring: Codiga zeichnet sich durch Code-Refactoring aus, wodurch sowohl die Leistung als auch die Lesbarkeit verbessert werden.
  • Code-Überprüfungen: Codiga kann Code-Reviews automatisieren, um Ihnen zu helfen, potenzielle Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie in der Produktion Probleme verursachen.
  • Sprach- und IDE-Unterstützung: Unterstützt Sprachen wie Dart, Python, C, C#, Scala, Ruby, Go, etc. und Plattformen wie GitHub, BitBucket und IDEs wie VS Code und JetBrains IDEs.

Preisgestaltung

Ein individueller Plan wird kostenlos angeboten, während ein kostenpflichtiges Abonnement bei 14 Dollar pro Monat beginnt.

8. Replit

Replit verbessert den Kodierungsprozess durch fortschrittliche Inline-Vorschläge, Fehlererkennung und -korrektur, eine interaktive Lernumgebung sowie Code-Erklärungen und -Kommentare und ermöglicht es Entwicklern, Code schneller zu schreiben, effektiv zu lernen und hochwertigen Code zu produzieren.

Wesentliche Merkmale

  • Erweiterte Inline-Vorschläge: Replit beschleunigt die Codierung durch erweiterte Vorschläge, die den Entwicklern helfen, den Code effizienter zu schreiben.
  • Code-Erklärungen und Kommentare: Replit bietet Erklärungen und Kommentare zu Codeausschnitten, die Entwicklern helfen, ihren Code zu verstehen und effektiv zu dokumentieren.
  • Fehlererkennung und -korrektur: Erkennt Codierungsfehler und bietet Anleitungen zur Korrektur, um die Genauigkeit des Codes zu gewährleisten und Fehler zu reduzieren.
  • Interaktive Lernumgebung: Replit ermöglicht es Entwicklern, innerhalb des Dokuments zu lernen, wie man kodiert, und fördert so ein intensives und lehrreiches Kodierungserlebnis.

Preisgestaltung

Die individuelle Nutzung ist kostenlos, und es gibt eine Option für ein Abonnement, das einen Hacker-Plan für 7 US-Dollar pro Monat und einen Pro-Plan für 20 US-Dollar pro Monat umfasst.

9. CodeT5

CodeT5 ist ein fortschrittliches Tool, das sich auf die Generierung von Text in Code, die Übersetzung von Code in Code und die Zusammenfassung von Code spezialisiert hat. Es ermöglicht Entwicklern, die Lücke zwischen Anweisungen in natürlicher Sprache und ausführbarem Code zu schließen, erleichtert die Sprachübersetzung und vereinfacht das Verständnis von Code.

Wesentliche Merkmale

  • Text-zu-Code-Generierung: CodeT5 zeichnet sich durch die Generierung von Codeschnipseln oder Funktionen aus Beschreibungen in natürlicher Sprache aus und ermöglicht Entwicklern die Umwandlung von Textanweisungen in ausführbaren Code.
  • Code-zu-Code-Übersetzung: Es erleichtert die Codeübersetzung zwischen verschiedenen Programmiersprachen, so dass Entwickler leichter die Sprache wechseln oder über Sprachbarrieren hinweg zusammenarbeiten können.
  • Code-Zusammenfassung: Sie bietet prägnante Zusammenfassungen von Codeschnipseln, die das Codeverständnis verbessern und es Entwicklern erleichtern, komplexe Codebasen zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten.

Preisgestaltung

Als Modell ist CodeT5 frei verfügbar und ermutigt Entwickler, seine Fähigkeiten zu nutzen, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

10. OpenAI Codex

OpenAI Codex bietet eine schnelle Einrichtung, KI-gesteuerte Code-Vervollständigung und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, die es Entwicklern erleichtern, Code effizient und effektiv zu schreiben und gleichzeitig mit der KI mit einfachen englischen Anweisungen zu interagieren.

Wesentliche Merkmale

  • Schnelle Einrichtung: OpenAI Codex bietet einen benutzerfreundlichen und effizienten Einrichtungsprozess, der es Entwicklern ermöglicht, das Tool schnell und nahtlos zu nutzen.
  • KI-Code-Vervollständigungstool: Codex bietet eine fortschrittliche KI-gestützte Codevervollständigung, die genaue und kontextbezogene Vorschläge liefert, um den Codierungsprozess zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern.
  • Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache: Mit der Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache ermöglicht Codex Entwicklern eine intuitivere Interaktion mit der KI, indem sie Anweisungen geben und Code-Vorschläge auf der Grundlage von einfachen englischen Beschreibungen erhalten.
  • Unterstützte Sprachen: Beherrscht Python, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift, TypeScript, Shell und mehr als ein Dutzend weiterer Sprachen und ist damit vielseitig für unterschiedliche Programmieranforderungen einsetzbar.
  • Trainingsdatensatz: Verwendet einen Trainingsdatensatz, der sowohl natürliche Sprache als auch Milliarden von Quellcodezeilen aus öffentlich zugänglichen Repositories, einschließlich derer auf GitHub, enthält.
  • Speicherkapazität: Speicherkapazität von 14 KB für Python-Code, wodurch bei Aufgaben mehr als dreimal so viele Kontextinformationen wie bei GPT-3 berücksichtigt werden können.
  • Allzweck-Programmiermodell: Es ist auf verschiedene Programmieraufgaben anwendbar, wie z.B. Transpilierung, Code-Erklärung und Refactoring, mit Potenzial für weitere Erforschung.

Preisgestaltung

Ein großer Vorteil von Codex ist seine Zugänglichkeit als kostenlose API, die von jedermann genutzt werden kann.

Zusammenfassung

Diese KI-Codierassistenten steigern die Produktivität mit Funktionen wie Codevorschlägen, Erklärungen, Testerstellung und Tools für die Zusammenarbeit. Sie unterstützen verschiedene Sprachen und IDEs und sind sowohl für Einzelpersonen als auch für Teams kostenlos oder im Abonnement erhältlich. Lassen Sie uns die besprochenen Tools in einer übersichtlichen Tabelle zusammenfassen.

Schlussfolgerung

Im Zuge des technologischen Fortschritts werden KI-Codierassistenten eine immer wichtigere Rolle in der Softwareentwicklungsbranche spielen. Durch kontinuierliches Lernen und Verbesserungen haben diese Tools das Potenzial, die Coding-Erfahrung neu zu gestalten und Innovation, Zusammenarbeit und Code-Exzellenz zu fördern. Durch die Nutzung der Leistung von KI-basierten Programmierassistenten können Entwickler und Programmierer Herausforderungen bei der Programmierung meistern, ihre Fähigkeiten verbessern und hochwertige Softwarelösungen für eine sich schnell entwickelnde digitale Landschaft erstellen.

Was sind KI-Algorithmen?

Entdecken Sie, wie KI-Algorithmen unser Leben verändern, von der Autokorrektur bis zur nationalen Sicherheit. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von KI-Algorithmen und wie sie lernen.

KI-Algorithmen weisen einen Computer an, Entscheidungen zu treffen, eine Funktion auszuführen oder eine andere Aufgabe selbstständig zu erledigen. Diese Algorithmen steuern Werkzeuge, die wir täglich nutzen, wie Suchmaschinen, automatische Korrekturen oder Empfehlungen für Inhalte, die in einer Fernseh- oder Musik-Streaming-App vorgeschlagen werden.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von KI-Algorithmen, wie sie lernen und wie sie unser Leben einfacher und effizienter machen.

Was sind KI-Algorithmen?

KI-Algorithmen geben der KI-Technologie Anweisungen, wie sie denken und auf Daten reagieren soll, und zwar in einer Weise, die unserer eigenen Informationsverarbeitung entspricht.

Ziel der Künstlichen Intelligenz ist es, Computer zu entwickeln, die Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen können, ohne dass der Mensch ihnen Anweisungen gibt. KI-Algorithmen stellen alle Anweisungen dar, die erforderlich sind, um auf die Daten zu reagieren, die der Maschine vorgelegt werden.

KI-Algorithmen versus menschliche Intelligenz

Um zu verstehen, wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz funktionieren, muss man zunächst verstehen, wie die menschliche Intelligenz funktioniert. Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen Obstsalat zubereiten. Zuerst müssen Sie in den Laden gehen, um Obst auszuwählen und zu kaufen. Dann bringen Sie es nach Hause, waschen es und schneiden es je nach Sorte. Schließlich wird alles in einer großen Schüssel vermischt. Dies ist ein Beispiel für einen grundlegenden Algorithmus zur Herstellung von Obstsalat.

In diesem einfachen Satz von Anweisungen setzen wir mehrere Sprünge des menschlichen Verständnisses voraus, die einen Computer fast sofort überfordern würden, wie z.B. die folgenden:

  • Man weiß, in welchem Geschäft Obst verkauft wird.
  • Sie wissen, welche Objekte von allen Objekten im Lebensmittelgeschäft „Obst“ sind.
  • Sie wissen, wie man jede Frucht einzeln wäscht und verarbeitet und wie man Äpfel anders schneidet als Weintrauben.

Vielleicht verstehen Sie diese Konzepte, weil Sie ihnen begegnet sind und gelernt haben, in Systemen zu arbeiten.
Mit dieser Erfahrung könnten Sie in jede Stadt in den USA gehen und einen Obstsalat zubereiten, auch wenn der Lebensmittelladen, die Straßen und das Obst ein wenig anders aussehen.

Wie unser menschliches Denken sind auch KI-Algorithmen komplex genug, um ein differenzierteres Verständnis davon zu vermitteln, was die Anweisungen bedeuten und welche möglichen Reaktionen für das Ziel angemessen wären. Man könnte einen Algorithmus darauf trainieren, einen Obstsalat herzustellen, indem man ihm viele Bilder von Obst und Lebensmittelläden zeigt. Es braucht jedoch künstliche Intelligenz, damit der Computer ein völlig neues Bild sieht und versteht, ob es sich um einen Lebensmittelladen oder eine Bushaltestelle handelt.

Wofür werden KI-Algorithmen eingesetzt?

KI-Algorithmen werden in vielen verschiedenen Lebensbereichen eingesetzt. Einige Situationen, in denen Sie vielleicht schon einmal mit einem KI-Algorithmus zu tun hatten, sind folgende

  • Suchmaschinen: Google, Bing und Yahoo verwenden alle KI-Algorithmen, um Informationen zu liefern, z. B. ähnliche Fragen, die andere gestellt haben.
  • Digitale Assistenten: Wenn Sie Alexa, Siri oder Google bitten, etwas zu Ihrer Einkaufsliste hinzuzufügen oder einen Wecker zu stellen, interagieren Sie mit KI-Algorithmen.
  • Autokorrektur: Die Autokorrektur auf Ihrem Telefon oder in Ihrem Textverarbeitungsprogramm könnte mit KI-Algorithmen arbeiten, aus Ihrem spezifischen Verhalten lernen und Informationen aus anderen Quellen wie Wörterbüchern abrufen.
  • Virtueller Kundendienst: Automatisierte Chatbots für den Kundendienst können Kunden, die Hilfe bei der Nutzung einer Website oder der Arbeit mit einem Produkt benötigen, oft schneller und effizienter als ein Kundendienstmitarbeiter antworten.

KI-Algorithmen werden auch in der Industrie, in Behörden und sogar im Bereich der nationalen Sicherheit eingesetzt:

  • Advanced Analytics: KI-Algorithmen können Unternehmen bei der prädiktiven Analyse, der Vorhersage und der Geschäftsüberwachung unterstützen. Diese Werkzeuge helfen Unternehmen zu verstehen, welche Ereignisse in der Zukunft auf der Grundlage vergangener Ereignisse wahrscheinlich eintreten werden.
  • Finanzwesen: Finanzinstitute nutzen KI-Algorithmen, um Betrugserkennungssoftware zu betreiben, die verdächtig aussehende Transaktionen markiert und betrügerisch erscheinende Transaktionen ablehnt. KI-Algorithmen können auch einen Kreditkartenantrag bewerten oder ein Anlageportfolio erstellen.
  • Gesundheitswesen: KI-Algorithmen können die Ergebnisse der Gesundheitsfürsorge verbessern. Beispielsweise können KI-Algorithmen Computertomographie-Bilder viel schneller auf Anomalien untersuchen als ein Arzt. KI-Algorithmen können auch dazu beitragen, dass Patienten individueller betreut werden, indem sie beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten erinnert werden.
  • Nationale Sicherheit: KI-Algorithmen könnten bei einigen oder vielen der Entscheidungen helfen, die amerikanische Kommandeure treffen müssen. Das Potenzial von KI-Algorithmen, die Kriegsführung, wie wir sie kennen, zu verändern, ist so groß, dass das US-Verteidigungsministerium einen Begriff dafür hat: Hyperkrieg.

Arten von KI-Algorithmen

Alle Anwendungen von KI-Algorithmen, die wir oben besprochen haben, basieren auf drei Hauptkategorien von KI-Algorithmen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning. Eine vierte Kategorie, semi-supervised, kombiniert Elemente von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen. Zusammen bilden diese Arten von Algorithmen verschiedene Bereiche der künstlichen Intelligenz, wie z.B. maschinelles Lernen und Deep Learning.

  1. Überwachtes Lernen

Algorithmen des überwachten Lernens müssen von Menschen anhand von eindeutig identifizierten und kategorisierten Daten trainiert werden. Wenn ein Algorithmus des überwachten Lernens entsprechend trainiert wurde, kann er ähnliche Bilder ohne menschliches Eingreifen identifizieren. Zum Beispiel in einem E-Mail-Konto mit einem automatischen Spam-Ordner. Spam-Filter verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, die mit vielen Beispielen trainiert wurden, um vorherzusagen, in welchen Ordner Sie die E-Mail einsortieren würden.
Es gibt folgende Arten von Algorithmen des überwachten Lernens

Entscheidungsbaum:
Dies ist ein Diagramm mit einer Verzweigung, die alle möglichen Ergebnisse darstellt, wobei jede Verzweigung oder jeder Knoten einen anderen Kategorisierungstest darstellt.

Random Forest:
Ein Random Forest-Algorithmus verwendet viele Entscheidungsbäume, von denen jeder eine andere Eingabe testet. Er erstellt eine Vorhersage auf der Grundlage der kombinierten Ergebnisse aller Entscheidungsbäume.

Lineare Regression:
Als einer der grundlegendsten KI-Algorithmen trifft ein linearer Regressionsalgorithmus eine Vorhersage auf der Grundlage einer unabhängigen Variablen, die durch den Operator des Algorithmus bestimmt wird.
Beispielsweise kann die lineare Regression die Verkaufspreise von Häusern auf der Grundlage historischer Immobiliendaten aus der Umgebung und der einzelnen zum Verkauf stehenden Immobilie vorhersagen.

  1. Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen wird mit nicht kategorisierten und nicht beschrifteten Daten trainiert. Anstatt Anweisungen zur Kategorisierung der Daten zu folgen, sucht das unüberwachte Lernen nach Mustern und bestimmt, welche Kategorien und Tags die Daten enthalten sollten. Dies ermöglicht die Analyse von Rohdatensätzen und kann viel Zeit sparen. Es ist auch nützlich, wenn die zu analysierenden Daten keine eindeutigen Kategorien haben oder wenn die Kategorien schwer vorherzusagen sind. Beispiele hierfür sind

  • K-means-Clustering: Ein K-means-Clustering-Algorithmus zielt darauf ab, Daten zu sortieren und zu kategorisieren. K bezieht sich auf die Anzahl der Gruppen, in die die Daten sortiert werden, und der Algorithmus liefert eine Mittelwertvariable für jede Kategorie.
  • Gaussian Mixture Model: Ein Gaussian Mixture Model clustert Daten ähnlich wie ein K-means Cluster, jedoch mit einigen zusätzlichen Funktionen. Wenn Sie die Ergebnisse eines K-means-Clusters in einem Diagramm betrachten, würde jede zurückgegebene Variable den Mittelpunkt eines Datenkreises bilden. Ein Gaussian Mixture Model kann die Daten in komplexere Formen bringen, die grafisch dargestellt werden können.
  1. Semi-überwachtes Lernen

Wie der Name schon andeutet, werden beim semi-überwachten Lernen Datensätze verwendet, die sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten enthalten. Die vom Benutzer bereitgestellten Labels helfen dem Algorithmus bei der Bestimmung der besten Methode für das Labeling der verbleibenden Daten. Diese Methode kombiniert die Genauigkeit des überwachten Lernens mit dem Vorteil des geringeren Trainingsaufwands des unüberwachten Lernens.

  • K-Nächste Nachbarn (KNN): Dieser KI-Algorithmus klassifiziert Daten, indem er die nächstgelegenen Daten in einem Diagramm betrachtet und die Daten entsprechend ihrer Nähe zueinander in Kategorien einteilt.
  1. Verstärkungslernen

Beim Reinforcement Learning kann der Algorithmus selbst entscheiden, wie er die Aufgabe am besten löst. Er lernt durch ein komplexes Regelwerk, das die Arbeit des Algorithmus „belohnt“ oder „bestraft“. Dies ermöglicht eine Problemlösung durch Versuch und Irrtum. Diese Art von KI-Algorithmen ist am besten geeignet, wenn der beste Weg zur Lösung eines Problems nicht klar ist. Die Computerprogrammierer legen die Belohnungs- und Bestrafungsregeln fest, aber der Algorithmus entscheidet, wie er die Daten am besten verarbeitet.

  • Neuronale Netze: Neuronale Netze „denken“ wie das menschliche Gehirn, sie empfangen und verarbeiten Informationen durch Schichten von Mustern. Neuronale Netze verwenden Verstärkungslernen, um den besten Ansatz für ein Problem zu ermitteln.

KI-Entwickler Karriereleitfaden und Fahrplan

Informieren Sie sich über die wichtigsten Aspekte einer Karriere als KI-Entwickler, einschließlich des Hintergrunds und der Fähigkeiten, die Sie benötigen, und der typischen Schritte auf dem Karriereweg eines KI-Entwicklers, um herauszufinden, ob dies die richtige Berufswahl für Sie ist.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weites Feld der Informationstechnologie, das verschiedene Technologien umfasst, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, die es Maschinen ermöglichen, zu „lernen“ und in menschenähnlicher Weise zu handeln. Obwohl sich die Definitionen mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie ändern, wird sie von Experten häufig auf zwei Arten definiert:

  • Enge KI, manchmal auch als „schwache“ KI bezeichnet, bietet in der Regel Funktionen, die auf Effizienz ausgerichtet sind. Beispiele hierfür sind digitale Assistenten wie Amazon Alexa oder Google Home.
  • Allgemeine KI, manchmal auch als „starke“ KI bezeichnet, bezieht sich auf Technologien, die Computer und digitale Geräte in Maschinen verwandeln, die durch kreative und abstrakte Prozesse denken können – eine Technologie, die noch nicht existiert.

Der Markt für KI wächst stark und nimmt weiter zu. Laut Statista wird der Sektor zwischen 2020 und 2030 exponentiell auf bis zu 2 Billionen US-Dollar wachsen. Dieses Wachstum deutet auf vielversprechende Berufsaussichten in diesem Bereich hin – gute Nachrichten für alle, die eine Karriere als KI-Entwickler in Betracht ziehen. Lesen Sie weiter, um mehr über diese Rolle zu erfahren, einschließlich der täglichen Aufgaben, wie sie sich von ähnlichen Positionen unterscheidet und welches durchschnittliche Gehalt Sie erwarten können.

Was ist ein KI-Entwickler?

KI-Entwickler verwenden Programmiersprachen wie Python und R, um KI-Algorithmen in Softwareanwendungen zu integrieren. In dieser Funktion schreiben Sie Code, testen ihn und stellen ihn bereit. Außerdem konvertieren Sie Programmierschnittstellen für maschinelles Lernen (ML) und machen sie für bestehende Software zugänglich. Häufig arbeiten Sie auch mit KI-Modellen, neuronalen Netzen und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Was macht ein KI-Entwickler?

Bevor Sie entscheiden, ob dieser Beruf für Sie in Frage kommt, ist es hilfreich, sich einen Überblick über die täglichen Aufgaben und Verantwortlichkeiten zu verschaffen. Was Sie als KI-Entwickler tun werden, hängt von Ihrem Arbeitgeber ab, aber Sie können die folgenden allgemeinen Aufgaben erwarten:

  • Sie arbeiten im IT-Team: Die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern ist ein wichtiger Teil der Arbeit. Wahrscheinlich nehmen Sie an Strategie- und Designbesprechungen teil, helfen bei der Planung und führen nach Projekten Überprüfungen durch.
  • Programmieren: Sie werden Zeit damit verbringen, KI-Programme zu programmieren und mit KI-Modellen und -Algorithmen zu arbeiten. Als KI-Entwickler können Sie Algorithmen erstellen, testen und implementieren und KI-basierte Systeme entwickeln. Letztendlich ist es Ihr Ziel, KI-Lösungen zu entwickeln, um spezifische Geschäfts- oder Verbraucheranforderungen zu erfüllen.
  • Anderen helfen, KI zu verstehen und zu nutzen: Sie werden wahrscheinlich andere anleiten, die von Ihnen entwickelten Lösungen zu nutzen. Sie werden KI-Software, -Anwendungen und -Programme anderen Teammitgliedern, Anwendungsnutzern und Führungskräften erklären. Möglicherweise schulen Sie auch andere Mitarbeiter in der Implementierung von KI-Systemen.

Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen diesem Beruf und ähnlichen Berufen. Im Folgenden werden die Unterschiede zwischen KI-Entwicklern und KI-Ingenieuren, Softwareentwicklern und Datenwissenschaftlern erläutert.

  1. KI-Entwickler vs. KI-Ingenieur

KI-Entwickler benötigen gute Programmierkenntnisse, um Algorithmen und KI-Anwendungen zu entwickeln. Sie arbeiten häufig mit anderen zusammen, z. B. mit Datenwissenschaftlern, um Lösungen für spezifische Geschäftsprobleme zu entwickeln. KI-Ingenieure hingegen konzentrieren sich auf die Entwicklung und Bereitstellung, wofür eine solide Grundlage in der Systeminfrastruktur und -architektur erforderlich ist. KI-Ingenieure sollten auch mit der Skalierung von Modellen vertraut sein, um sie bei der Bereitstellung und Optimierung von Modellen zu unterstützen und sicherzustellen, dass diese eine optimale Leistung erbringen.

  1. KI-Entwickler vs. Software-Entwickler

Obwohl es einige Überschneidungen gibt, lassen sich die Unterschiede zwischen KI-Entwicklern und Software-Entwicklern in einem Wort zusammenfassen: Fokus. Softwareentwickler arbeiten mit KI-Technologien, aber sie arbeiten an einem breiteren Spektrum von Anwendungen und Systemen. KI-Entwickler arbeiten speziell an KI-Lösungen, einschließlich Modellen, Algorithmen und Anwendungen.

  1. KI-Entwickler vs. Datenwissenschaftler oder Analysten

Datenwissenschaftler und Datenarchitekten spielen sowohl innerhalb als auch außerhalb der KI eine Rolle. Während Datenwissenschaftler bei der Entwicklung von Algorithmen helfen können, besteht ihre Hauptaufgabe darin, Daten zu sammeln, Muster zu erkennen und aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysten konzentrieren sich in erster Linie darauf, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese denjenigen zu präsentieren, die sie benötigen, um Probleme zu verstehen oder Entscheidungen zu treffen.

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten eines KI-Entwicklers?

Um KI-Entwickler zu werden, müssen Sie eine Reihe solider Fähigkeiten entwickeln. Obwohl die Anforderungen von Arbeitgeber zu Arbeitgeber variieren, sollten Sie sich auf die folgende Mischung aus technischen und beruflichen Fähigkeiten konzentrieren.

Technische Fähigkeiten

Eine wichtige Fähigkeit, die Sie benötigen, ist die Vertrautheit und Beherrschung verschiedener Skriptsprachen. Python ist aufgrund seiner leistungsstarken Datenanalysefunktionen, seiner leichten Erlernbarkeit und der umfangreichen Unterstützung durch die Community ein ausgezeichneter Ausgangspunkt. Vertrautheit mit anderen KI-Sprachen wie Julia, Java, R und Javascript kann Ihnen helfen, Ihre Karriere voranzutreiben.

Weitere technische Fähigkeiten sind

  • Kenntnisse im Umgang mit Deep Learning, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen
  • Kenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen
  • Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu organisieren und zu interpretieren, um Entscheidungen zu treffen
  • Kenntnisse über Cloud-Plattformen wie Google Cloud und Amazon Web Services (AWS)
  • Solides mathematisches Verständnis und Kenntnisse in der Datenbereinigung

Professionelle Fähigkeiten

Berufliche Fähigkeiten wie Führungsqualitäten und kritisches Denken ergänzen die technischen Fähigkeiten und helfen Ihnen, erfolgreich zu sein. Diese Fertigkeiten werden als übertragbare Fertigkeiten bezeichnet, die Sie bei verschiedenen Arbeitsplätzen, Arbeitgebern und Branchen einsetzen können. Beispiele für berufliche Fähigkeiten, die für eine Karriere in der KI-Entwicklung nützlich sind, sind

  • Problemlösungskompetenz
  • Kreativität
  • Kritisches Denken
  • Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit
  • Effektive Zusammenarbeit

Gehälter und Karriereaussichten für KI-Entwickler

Das US-amerikanische Bureau of Labor Statistics (BLS) stellt zwar keine spezifischen Daten für KI-Entwickler zur Verfügung, geht aber davon aus, dass das Beschäftigungswachstum in allen Computer- und Informationstechnologie-Berufen in den zehn Jahren bis 2032 überdurchschnittlich hoch sein wird. Für ähnliche Berufe wie Softwareentwickler prognostiziert die BLS ein Wachstum von 25 Prozent zwischen 2022 und 2032.

Neben dem soliden Beschäftigungswachstum profitieren KI-Entwickler auch von höheren Verdienstmöglichkeiten. Laut Glassdoor verdient ein KI-Entwickler in den USA ein jährliches Grundgehalt von 113.282 US-Dollar. Faktoren wie Ihr Erfahrungsniveau und die Branche, in der Sie arbeiten, können Ihr konkretes Gehalt beeinflussen.

Typische Karrierewege für KI-Entwickler

Der Beruf des KI-Entwicklers kann einen spannenden Einstieg in den Technologiesektor bieten. Es gibt zwar mehrere Wege, aber der typische Weg führt über einen Bachelor-Abschluss, etwas Berufserfahrung und einschlägige Zertifizierungen.
Sehen wir uns die drei wichtigsten Schritte auf diesem Karriereweg genauer an.

  1. Abschluss in Betracht ziehen.

Obwohl es möglich ist, KI-Entwickler ohne Hochschulabschluss zu werden, suchen Arbeitgeber häufig nach Bewerbern mit mindestens einem Bachelor-Abschluss. Daten der Online-Personalvermittlung Zippia zeigen, dass mehr als 63 Prozent der Bewerber einen Bachelor-Abschluss und weitere 17 Prozent einen Master-Abschluss haben. Die beliebtesten Studienfächer sind Informatik, Statistik, KI oder ein verwandtes Fach.

  1. Erfahrungen in KI und verwandten Bereichen sammeln.

Die Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) ist entscheidend, um mehr über diesen Bereich zu erfahren. Berufserfahrung ist von unschätzbarem Wert, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern. Außerdem können Sie so Ihr berufliches Netzwerk ausbauen, was Ihnen auf Ihrem Karriereweg hilft und Ihren Lebenslauf und Ihr Portfolio bereichert.

Wenn Sie sich von den Einstiegsjobs in der KI weiterentwickeln möchten, ist es wichtig, dass Sie Ihre Programmierkenntnisse ausbauen und sich über Branchentrends und -neuigkeiten auf dem Laufenden halten.

  1. Zertifizierungen in Betracht ziehen.

Wenn Sie sich zertifizieren lassen, können Sie Ihrem Arbeitgeber einen konkreten Nachweis über Ihre Fähigkeiten und Ihre Position als KI-Experte geben. Folgende Zertifizierungen kommen in Frage:

  • Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS): Diese Zertifizierung des United States Artificial Intelligence Institute ist ein Selbstlernprogramm, in dem Sie mehr über Strategie, Arbeitsabläufe und Implementierung von KI erfahren.
  • Artificial Intelligence Engineer (AiE): Diese Zertifizierung des Artificial Intelligence Board of America erfordert umfassende Kenntnisse über KI-Anwendungen und -Systeme.
  • Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate:
    Diese technologie-spezifische Zertifizierung weist Ihre Kompetenz in der Arbeit mit Azure AI, der Entwicklung von AI-Lösungen und der Erstellung von AI-Anwendungen nach.

KI in der Cybersicherheit: Wie sich Unternehmen 2024 anpassen werden

Erfahren Sie mehr über die heutigen KI-gestützten Angriffe und Abwehrmaßnahmen und wie Sie Ihr Unternehmen auf beides vorbereiten können.

Der aktuelle Hype um künstliche Intelligenz (KI) mag den Eindruck erwecken, dass es sich dabei um eine neue Technologie handelt, aber für viele Unternehmen ist KI bereits eine vertraute Technologie. Laut einer Studie von CompTIA setzen bereits 56 Prozent der Unternehmen und IT-Experten KI im Bereich der Cybersicherheit ein. In derselben Studie wird der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern als größte Herausforderung für Cybersicherheitsinitiativen genannt. Im folgenden Artikel diskutieren wir, warum die Adaption von KI für die Cybersicherheit so wichtig ist und wie effektive Strategien alle Mitarbeiter eines Unternehmens einbeziehen.

Vorteile von KI für die Cybersicherheit

Es gibt einige Eigenschaften von KI, die sie für den defensiven Einsatz in der Cybersicherheit besonders geeignet machen. Erstens kann sie Informationen viel schneller und in viel größeren Mengen verarbeiten als der Mensch. Sie kann auch genauer sein, was das Risiko menschlicher Fehler wie falsch-positive Ergebnisse oder ermüdungsbedingte Fehleinschätzungen verringert. Sie wird zusammen mit herkömmlichen Cybersicherheitsinstrumenten wie Antiviren- und Intrusion-Detection-Software zur Echtzeitüberwachung und sofortigen Eindämmung von Bedrohungen eingesetzt.

Wie KI Cyberkriminalität bekämpfen kann

  • Verbesserte Malware-Erkennung. Künstliche Intelligenz kann verschiedene Datentypen auf unregelmäßige Dateieigenschaften und Codemuster analysieren, um bösartige Software, Skripte und Verhaltensweisen besser zu erkennen.
  • Sicherheitsanalyse. Sicherheitsaufzeichnungen und Protokolle vergangener Vorfälle können von KI analysiert werden, um Trends oder andere Metriken zu erkennen, deren manuelle Ermittlung für menschliche Sicherheitsanalysten zeitaufwändig oder schwierig wäre.
  • Proaktive Sicherheit. KI-Tools können mit historischen Daten trainiert werden, um zukünftige Angriffe vorherzusagen und zu verhindern. Durch logische Schlussfolgerungen können sie vergangenes Verhalten analysieren, um mögliche Lösungen vorzuschlagen und die Reaktionszeit von Cybersicherheitsteams zu verkürzen.
  • Kontinuierliche Überwachung. KI in der Cybersicherheit beseitigt die durch menschliche Reaktionszeiten bedingte Verzögerung. Komplexe Systeme auf Unternehmensebene können kontinuierlich überwacht werden, von Netzwerken über Anwendungen bis hin zu den Geräten, auf denen sie laufen. Im Falle einer Sicherheitsverletzung können sie schnell reagieren und Wiederherstellungsmaßnahmen priorisieren, um Backup-Daten zu sichern und den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten.

Herausforderungen für die Cybersicherheit durch KI

So wie die KI die Verteidigung der Cybersicherheit revolutioniert hat, hat sie auch wesentlich komplexere und umfangreichere Angriffe ermöglicht. Herkömmliche Cybersicherheitsmaßnahmen wie Antivirensoftware, die auf Bedrohungssignaturen basiert, können aufgrund der Anpassungsfähigkeit der heutigen Cyberbedrohungen versagen. Derzeit gibt es in den Vereinigten Staaten keine umfassende Bundesgesetzgebung zu KI. Daher liegt es in der Verantwortung der Unternehmen, mit den Anforderungen an Datenschutz und Privatsphäre Schritt zu halten.

Wie KI Cyberkriminalität ermöglichen kann

  • Fälschungen. Mithilfe von KI können synthetische Video- und Audiodateien erstellt werden, um echte Menschen zu imitieren. Indem sie Opfer in Gespräche mit scheinbar bekannten Personen verwickeln, können böswillige Akteure sie dazu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder falsche Informationen zu verbreiten.
  • Algorithmen zum Erraten von Passwörtern. KI-gestützte Software zum Knacken von Passwörtern wie PassGAN ist in der Lage, gängige siebenstellige Passwörter innerhalb weniger Minuten zu erraten. Bei anderen Passworttypen knackte die KI 51 Prozent in weniger als einer Minute, 65 Prozent in weniger als einer Stunde, 71 Prozent in weniger als einem Tag und 81 Prozent in weniger als einem Monat.
  • Adaptive Angriffsmuster. Metamorphe und polymorphe Software kann ihren Code ändern, um sich an das System anzupassen, über das sie sich verbreitet. Diese Arten von transformativen Angriffen können für herkömmliche Erkennungsmethoden schwer zu handhaben sein, da sie ihre Form ändern können, bis sie entdeckt werden.
  • Generative Malware. Jüngste Fortschritte bei generativen Modellen wie GPT-4 ermöglichen es Personen mit geringen oder keinen Programmierkenntnissen, funktionsfähigen Code zu erzeugen. In den falschen Händen können diese Werkzeuge dazu verwendet werden, bösartige Software zu erstellen oder Probleme im Zusammenhang mit der Umgehung von Cybersicherheitsmaßnahmen zu lösen.

Wie sich Unternehmen auf KI in der Cybersicherheit vorbereiten

Im Jahr 2021 wird der weltweite Markt für KI in der Cybersicherheit 14,9 Milliarden US-Dollar betragen. Bis 2030 soll er auf 133,8 Milliarden US-Dollar anwachsen. Dieses Wachstum ist zum Teil auf die bessere Zugänglichkeit zurückzuführen. Dank der Fortschritte bei der Rechenleistung benötigen Unternehmen keine riesigen Datensätze und High-End-Server mehr, um KI-Technologien zu unterstützen. Viele umfassende KI-Cybersicherheitslösungen sind heute verfügbar, aber die Technologie ist nicht die einzige Komponente, die Unternehmensleiter berücksichtigen sollten.

Die digitale Transformation kann ohne die richtige Unterstützung der Nutzer scheitern. KI-Tools sind nur so gut wie die Menschen, die sie nutzen, und die Zahl der Missbrauchsfälle ist seit 2012 um das 26-Fache gestiegen. Denken Sie über die Einführung von KI-Sicherheitsmaßnahmen in Ihrem Unternehmen nach? Bevor Sie eine technische Lösung implementieren, sollten Sie die folgenden Schwerpunktbereiche in Betracht ziehen.

Mitarbeiterschulung

Umfragen zeigen, dass 86 Prozent der Beschäftigten der Meinung sind, dass sie eine KI-Schulung benötigen. Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, solche Schulungen anzubieten, aber diese Lernerfahrungen sickern nicht von der Chefetage nach unten durch. Während 44 Prozent der Führungskräfte in Unternehmen eine KI-Schulung erhalten haben, hatten nur 14 Prozent der Mitarbeiter die gleiche Gelegenheit. KI-Schulungen stellen sicher, dass Ihr Unternehmen auf dem neuesten Stand bleibt, können aber auch eine Chance sein, einer kohärenteren und effizienteren Belegschaft gleiche Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten.

Ist es schwierig, Mitarbeiter zur Teilnahme an KI-Schulungen zu bewegen?

Wenn Sie Bedenken haben, sich auf eine KI-Initiative einzustellen, können Sie sicher sein, dass Ihre Mitarbeiter die berufliche Weiterentwicklung zu schätzen wissen. Hier einige Fakten aus einer Studie von Zippia über Mitarbeiterschulungsprogramme:

  • 45 Prozent der Mitarbeiter würden länger bei einem Unternehmen bleiben, wenn dieses in ihre Weiterbildung und Entwicklung investiert.
  • 92 Prozent der Mitarbeiter sagen, dass sich gut geplante Schulungsprogramme positiv auf ihr Engagement auswirken.
  • Mitarbeiter lernen 70 Prozent ihrer Fähigkeiten durch Erfahrungen am Arbeitsplatz.

KI-Tools und Sicherheitslösungen

Hier einige Beispiele für KI-basierte Cybersicherheitstools auf dem heutigen Markt:

  • IBM Security Verify. Diese KI-basierte Lösung für das Identitäts- und Zugriffsmanagement ist ideal für hybride Arbeitsumgebungen und bietet eine automatisierte Sicherheits-Governance vor Ort und in der Cloud. Es handelt sich um einen Software-as-a-Service (SaaS)-Ansatz, der sowohl interne Mitarbeiter als auch Kunden schützt.
  • Amazon GuardDuty. Mit Amazon GuardDuty können AWS-Systeme kontinuierlich überwacht und Bedrohungen durch maschinelles Lernen (ML) erkannt werden. Es erstellt detaillierte Sicherheitsberichte für mehr Transparenz und schnellere Lösungen für Ihr Cyber-Team.
  • CylanceENDPOINT. CylanceENDPOINT konzentriert sich auf die präventive Abwehr von Malware, Zero-Day-Bedrohungen und dateilosen Speicherangriffen. Seine KI verbraucht weniger als 6 Prozent der CPU-Rechenleistung, was es zu einer leichtgewichtigen Option für Unternehmen mit Cloud-nativen, hybriden und lokalen Systemen macht.

KI im UX Design: Werkzeuge zur Verbesserung des Designprozesses

UX-Designer können KI nutzen, um ihre Prozesse zu verbessern. Erfahren Sie mehr darüber, wie UX-Designer KI nutzen können, um ansprechende Designs für Benutzer zu erstellen.

Es ist kein Geheimnis, dass künstliche Intelligenz (KI) die Art und Weise verändert, wie wir Produkte und Dienstleistungen gestalten. Aber wussten Sie, dass UX-Designer KI-Praktiken integrieren können, um ihre Arbeitsabläufe zu verbessern oder zu beschleunigen?

Manche mögen sich fragen, ob KI so nützlich sein wird, dass sie unsere Arbeit ersetzen wird. Die Realität ist, dass die Gestaltung einzigartiger Nutzererfahrungen echte Kreativität, Innovation und Einfühlungsvermögen erfordert, die KI einfach nicht ersetzen kann. KI kann keine Workshops moderieren oder Stakeholdern eine überzeugende Geschichte erzählen. Das heißt aber nicht, dass KI den Prozess eines UX-Designers nicht verbessern kann.

Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen von KI auf das UX Design, wie Sie KI einsetzen können, um Ihre Arbeitsabläufe zu verbessern und welche KI-Tools Sie im UX Design Prozess einsetzen können.

Welche Auswirkungen hat Künstliche Intelligenz (KI) auf das UX Design?

KI wird im UX-Design eingesetzt, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und das Nutzerverhalten vorherzusagen. Sie kann häufig Ideen, Skizzen oder Personas generieren, die Designer zur Erstellung von Mockups und Prototypen verwenden können.

Da KI im Wesentlichen auf der Grundlage des menschlichen Gehirns trainiert und so programmiert ist, dass sie unsere eigenen Verhaltensmuster simuliert, kann sie eine effiziente Datenerfassung und -analyse ermöglichen und bestimmte Teile des UX-Designprozesses beschleunigen. Derzeit fungiert KI im UX-Design als Assistent, kann aber keine einzelne Funktion so gut ausführen, dass sie den Menschen ersetzen könnte.

5 Möglichkeiten, KI zur Verbesserung des UX-Designs einzusetzen

Hier sind einige Möglichkeiten, wie UX-Designer KI einsetzen können, zusammen mit den KI-Tools, die diese Tipps und Tricks unterstützen.

  1. Nutzertests durchführen

Qualitative User Experience Forschung kann nicht durch KI und Maschinen ersetzt werden, aber bestimmte Arten von User Experience Forschung und Tests können verbessert werden. Mit Tools wie Maze können Nutzertests an Prototypen durchgeführt werden, um quantitative Daten wie Verweildauer, Klickraten und Heatmaps zu erfassen. UserTesting hat auch ein neues KI-gestütztes Tool auf den Markt gebracht, das Designern und Forschern hilft, sich wiederholende Aufgaben zu rationalisieren und Daten effizienter zu synthetisieren.

KI-Tools: Maze, Visualeyes, UserTesting AI

  1. Brainstorming von Ideen und Konzepten

Eine der besten Möglichkeiten, wie KI den UX-Design-Prozess unterstützen kann, ist das Brainstorming von Ideen und Konzepten. Unabhängig davon, ob Sie ein Szenario oder bereinigte (von persönlichen Informationen befreite) Daten zur Verfügung stellen, können KI-Tools wie ChatGPT oder DALL-E das Gedächtnis bei der Entwicklung von Konzepten stimulieren.

Im Design Thinking gibt es das Double Diamond Framework. Ein Diamant steht für das Problem, der andere für die Lösung. Die Diamanten erweitern sich, um Möglichkeiten zu erkunden, und verengen sich, um Entscheidungen zu treffen. In den vier Phasen “Entdecken”, “Definieren”, “Entwickeln” und “Ausliefern” kann KI das Brainstorming für den “Entdeckungsteil” des Problems und den “Entwicklungsteil” der Lösung unterstützen.

KI-Werkzeuge: ChatGPT, DALL-E, Vas

  1. Erstellung von Benutzer-Personas

KI kann Designer bei der Entwicklung von Personas unterstützen, indem sie analysiert, was Nutzer in Diskussionsforen und Social-Media-Kanälen sagen. Diese Erkenntnisse werden mit bereits existierenden Benutzern kombiniert, um Benutzer-Personas zu erstellen, die UX-Designer bei der Überarbeitung ihrer Designs im Hinterkopf behalten können.

KI-Tool: Smartone, Delve AI

  1. UX Schreiben

In der Disziplin UX Design gibt es nicht nur Designer, Forscher und Strategen. Es gibt auch Content-Designer, die manchmal mit dem Schreiben von UX-Texten betraut werden, d. h. mit der Erstellung funktionaler und zielgerichteter Texte, die für SEO und Nutzer optimiert sind. In zunehmendem Maße können KI-Tools wie Writer dabei helfen, Beispiele für UX-Texte auf der Grundlage des eingegebenen Kontexts und der eingegebenen Informationen zu liefern.

KI-Tools: Writer, Copy.ai, Jasper

  1. UI und Branding verbessern

Es gibt KI, die UX-Designern, die sich oft mehr auf Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität als auf Ästhetik konzentrieren, dabei helfen kann, Elemente der Benutzeroberfläche (UI) zu integrieren, um Farben, Logos und Typografie in ihre Designs zu integrieren. KI kann Designern helfen, die richtigen Farben oder Schriftarten auszuwählen, um ihre Entwürfe aufzuwerten.

KI-Tools: Uizard, Adobe Sensei, Midjourney

Die Zukunft von KI im UX Design

Während sich KI-Technologien in rasantem Tempo weiterentwickeln, stellen sich Menschen aller Disziplinen die Frage nach ihrem Zweck und Potenzial. Die Sorgen und Ängste rund um KI-Ethik und Voreingenommenheit im UX-Design bleiben die gleichen – wie wird sich KI auf das Sammeln von Nutzerdaten auswirken und welche Konsequenzen hat das für Plagiate? Es gibt eine Fülle von KI-basierten Tools, die speziell für UX-Designer (und verwandte Bereiche wie Content Design und UX-Forschung) entwickelt wurden, und es kommen ständig neue hinzu.

Während wir weiter mit KI im UX-Design experimentieren, sollten wir nicht vergessen, dass diese Disziplin in hohem Maße von menschlichen Daten und Fähigkeiten abhängt, die KI nicht einfach reproduzieren kann. Von der Auswahl der besten Textfarbe für Schaltflächen bis hin zum Prototyping eines neuen Webangebots für Wähler – die Gestaltung ansprechender Nutzererlebnisse erfordert Einfühlungsvermögen und Feingefühl, die nur Menschen besitzen. Maschinen können diese Eigenschaften nicht ersetzen, daher sind UX-Design-Berufe nach wie vor relevant.

Bauen Sie generative KI-Fähigkeiten in Ihrem Unternehmen auf und nehmen Sie mit der GenAI Academy an der größten technologischen Revolution seit dem Internet teil, um Ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten auszustatten, produktiver und innovativer zu sein. All dies und noch viel mehr ist möglich, wenn Sie sich bei Coursera for Business anmelden, einem Programm, das darauf ausgerichtet ist, Mitarbeiter zu qualifizierten Führungskräften auszubilden und zu entwickeln.

Was bedeutet KI?

KI ist die Abkürzung für Künstliche Intelligenz. Es ist ein wachsendes Gebiet und KI-Experten sind sehr gefragt. Erfahren Sie mehr über KI und wie die Zukunft aussieht.

Was bedeutet KI?

KI steht für Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, z. B. Computersysteme. KI wird in vielen technologiebasierten Branchen eingesetzt, z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Transportwesen und in vielen anderen Bereichen.

Wie funktioniert KI?

Das Herzstück der KI sind Algorithmen. Menschen geben Algorithmen in ein Computersystem ein. Algorithmen sind klare Anweisungen, die der Computer befolgen soll, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erledigen. Wenn Algorithmen Eingaben erhalten und Daten verarbeiten, lernen sie Muster und Eigenschaften, die ihnen helfen, mit der Zeit intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Für diese und viele andere Aufgaben wie Spracherkennung, Wortübersetzung, Karten und Navigation, Bildersuche und vieles mehr werden verschiedene Technologien eingesetzt. Zu diesen Technologien gehören maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Sehen und kognitives Rechnen.

Anwendungsfälle für KI

KI wird eingesetzt, um Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Aufgaben ausführen. Bekannte Anwendungsfälle sind selbstfahrende Autos, Chatbots, elektronische Zahlungssysteme, Gesichtserkennungssoftware für Smartphones und intelligente Assistenten wie Siri oder Alexa. All dies sind Beispiele für KI in Aktion.

Unternehmen setzen KI ein, um ihre Produktivität in vielerlei Hinsicht zu optimieren, z. B.:

  • Entlastung der Mitarbeiter von sich wiederholenden Aufgaben
  • eine effizientere Lieferkette zu ermöglichen
  • Verbesserung der Cybersicherheit
  • schnelle Antworten auf Kundenbedürfnisse oder -fragen zu generieren

Diese Anwendungen sehen je nach Branche etwas anders aus. Zu den branchenspezifischen Anwendungen künstlicher Intelligenz gehören: 

  • Gesundheitswesen: KI-gestützte Roboterchirurgie, Telemedizin
  • Robotik: visuelle Kontrolle, Motorsteuerung, Lernen, kooperatives Verhalten
  • Ingenieurwesen: Fehlerdiagnose, vorausschauende Wartung, intelligente Steuersysteme
  • Marketing: Maßgeschneiderte und zielgerichtete Botschaften
  • Kundendienst: Chatbots

Karrierewege in der KI

Es gibt viele Karrieremöglichkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Manche Menschen beginnen ihre Karriere im Bereich des maschinellen Lernens und wechseln dann zu spezialisierteren Berufen. Da so viele Branchen in irgendeiner Form auf KI zurückgreifen, gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wenn man eine Karriere in diesem Bereich in Betracht zieht. Hier einige Beispiele für Berufe im Bereich KI: 

  • KI-Ingenieur
  • Ingenieur für maschinelles Lernen
  • Daten-Ingenieur
  • Robotik-Ingenieur
  • Datenwissenschaftler

Viele Berufe im Bereich KI werden sehr gut bezahlt. Laut ZipRecruiter verdienen selbst Einstiegspositionen in den USA durchschnittlich 85.035 Dollar pro Jahr. Beispiele für Einstiegspositionen in der KI sind Junior Data Analyst, Information Systems Analyst und Junior Imagery Analyst. Zu den mittleren bis gehobenen Positionen in der KI gehören Positionen, die sich speziell mit maschinellem Lernen befassen, wie z. B. Machine Learning Engineering oder Machine Learning Software Engineering. Je nach Standort und Branche kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen zwischen 97.000 und 158.000 US-Dollar pro Jahr verdienen.

Wie man eine Karriere in der KI beginnt

Da KI ein so schnell wachsendes und aufstrebendes Gebiet ist, gibt es viele Möglichkeiten, in die KI einzusteigen.
Die erforderlichen Qualifikationen sind von Job zu Job unterschiedlich. Während für viele KI-Berufe ein Hochschulabschluss erforderlich ist, gibt es auch viele Entwickler und Ingenieure, die sich durch das Erlernen von Fertigkeiten, das Sammeln von Erfahrung und den Erwerb von Zertifizierungen in diesem Bereich qualifiziert haben.

Einen Abschluss erwerben

Auch wenn Sie nicht immer einen Hochschulabschluss benötigen, um im Bereich KI zu arbeiten, verlangen viele Personalverantwortliche mindestens einen Bachelor-Abschluss in Bereichen wie Informatik, Mathematik, Statistik oder Informationstechnologie. Ein Associate Degree oder eine technische Ausbildung kann ausreichen, um eine Stelle als Software-Ingenieur im Bereich KI zu bekommen. Für höhere Positionen ist jedoch wahrscheinlich ein Master oder sogar ein Doktortitel erforderlich. Für Studierende, die eine Karriere in der KI anstreben, bieten sich folgende Studiengänge an:

  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning
  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • KI-Repräsentation und Problemlösung
  • maschinelles Sehen und Bildanalyse

Zertifizierung

Zertifizierungen sind ein weiterer möglicher Weg zu einer Karriere in der KI. Einige nützliche Zertifizierungen für alle, die eine Karriere in der KI anstreben, sind solche, die Programmiersprachen lehren. Viele Arbeitgeber im Bereich der künstlichen Intelligenz verlangen, dass Bewerber bis zu fünf Programmiersprachen beherrschen. Da diese Stellen oft gut bezahlt sind, ist die Konkurrenz groß.

Unabhängig davon, ob Sie einen Hochschulabschluss haben oder nicht, sollten Sie sich in Bereichen zertifizieren lassen, die für die künstliche Intelligenz relevant sind, z. B. maschinelles Lernen oder Deep Learning, um auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz voranzukommen. Beispiele für KI-Zertifizierungen sind

  • Zertifizierter Ingenieur in Künstlicher Intelligenz (CAIE™)
  • Zertifizierter Berater für Künstliche Intelligenz (CAIC)
  • Zertifizierter Wissenschaftler in Künstlicher Intelligenz (CAIS™)
  • Ingenieur in Künstlicher Intelligenz (AIE™)

Was ist ein KI-Ingenieur (und wie wird man einer)?

Finden Sie heraus, was ein KI-Ingenieur macht und wie Sie in dieses spannende Berufsfeld einsteigen können.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Programmierung von Maschinen beschäftigt, die wie menschliche Gehirne denken. Die Simulation menschlicher Handlungen mag wie der Stoff für Science-Fiction-Romane klingen, ist aber in Wirklichkeit ein Werkzeug, das es uns ermöglicht, die Art und Weise, wie wir Informationen nutzen, analysieren und integrieren, neu zu überdenken, um unsere Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Künstliche Intelligenz hat ein großes Potenzial, wenn sie in den Bereichen Finanzen, nationale Sicherheit, Gesundheit, Strafjustiz und Verkehr eingesetzt wird.

Laut der Global Artificial Intelligence Study von PricewaterhouseCoopers könnte KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen – mehr als China und Indien heute zusammen erwirtschaften. Dieses prognostizierte Wachstum bedeutet, dass Unternehmen auf KI setzen, um ihre Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und ihre Effizienz zu steigern.

Für einen KI-Ingenieur bedeutet dies ein großes Wachstumspotenzial und ein entsprechendes Gehalt. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, was ein KI-Ingenieur tut, wie viel er verdient und wie Sie einsteigen können. Wenn Sie an einer Karriere als KI-Ingenieur interessiert sind, können Sie sich für das IBM AI Engineering Professional Certificate anmelden, um in nur zwei Monaten berufsrelevante Fähigkeiten zu erwerben.

Was ist KI-Technik?

KI-Ingenieure sind Personen, die KI und maschinelle Lernverfahren einsetzen, um Anwendungen und Systeme zu entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken, Gewinne zu steigern und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

KI-Engineering konzentriert sich auf die Entwicklung von Werkzeugen, Systemen und Prozessen, mit denen künstliche Intelligenz in der realen Welt eingesetzt werden kann. Jede Anwendung, bei der Maschinen menschliche Funktionen nachahmen, z. B. beim Problemlösen und Lernen, kann als künstliche Intelligenz bezeichnet werden. Algorithmen werden anhand von Daten „trainiert“, wodurch sie lernen und bessere Leistungen erbringen.

Alltägliche Beispiele für künstliche Intelligenz

Die Ergebnisse von KI-Engineering sind Ihnen vielleicht schon bei der Nutzung von Netflix, Spotify oder YouTube begegnet, wo maschinelles Lernen auf der Grundlage Ihres Verhaltens maßgeschneiderte Vorschläge macht. Ein weiteres bekanntes Beispiel ist der Verkehr, wo selbstfahrende Autos durch KI und maschinelles Lernen gesteuert werden. Besonders nützlich ist die KI im Gesundheitswesen, wo sie dazu beitragen kann, dass Roboter Operationen durchführen und automatische Bilddiagnosen erstellen.

Aufgaben von KI-Ingenieuren

KI-Ingenieure spielen eine wichtige Rolle in Unternehmen, die KI einsetzen. Sie legen die KI-Strategie fest und definieren die Probleme, die mit KI gelöst werden sollen. Sie sind verantwortlich für den Aufbau der KI-Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur und deren anschließende Implementierung. Im Folgenden sind einige spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines KI-Ingenieurs aufgeführt:

  • Aufbau und Verwaltung der KI-Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur.
  • Durchführung statistischer Analysen und Interpretation der Ergebnisse zur Steuerung und Optimierung des Entscheidungsprozesses im Unternehmen.
  • Automatisierung der KI-Infrastruktur für das Data Science Team.
  • Erstellung von KI-Modellen von Grund auf und Unterstützung von Produktmanagern und anderen Stakeholdern bei der Analyse und Implementierung.
  • Machine-Learning-Modelle in APIs umwandeln, die in andere Anwendungen integriert werden können.
  • Zusammenarbeit mit anderen Teams bei der Einführung von KI und Best Practices.

Jahresgehalt und Karrierechancen

KI-Engineering ist ein spezialisierter Bereich mit einem vielversprechenden Beschäftigungswachstum, der in der Regel gut bezahlt wird.

Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines KI-Ingenieurs in den USA bei 115.623 USD (Stand: März 2024). Laut dem US Bureau of Labor Statistics (BLS) fallen KI-Ingenieure in die Kategorie der Computer- und Informationsforscher und erhalten ein Durchschnittsgehalt von 136.620 USD.

Zwischen 2022 und 2032 wird ein Beschäftigungswachstum von 23 Prozent prognostiziert, was deutlich über dem Durchschnitt aller Berufe liegt.

KI-Ingenieure arbeiten in der Regel für Technologieunternehmen wie Google, IBM und Meta und helfen ihnen, ihre Produkte, Software, Prozesse und Lieferungen zu verbessern. In zunehmendem Maße sind sie auch in Regierungs- und Forschungseinrichtungen beschäftigt, die an der Verbesserung öffentlicher Dienstleistungen arbeiten.

Laut LinkedIn stehen KI-Ingenieure an dritter Stelle auf der Liste der Berufe mit der am schnellsten wachsenden Nachfrage im Jahr 2023.

Wie wird man KI-Ingenieur?

Um ein KI-Ingenieur zu werden, sind Grundkenntnisse in Informatik, Informationstechnologie (IT) und Mathematik erforderlich, die für die Steuerung von KI-Programmen unerlässlich sind. Hier erfahren Sie, wie Sie KI-Ingenieur werden können.

1. Erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten.

    Sie müssen Ihre technischen Fertigkeiten ausbauen und sich mit den Werkzeugen vertraut machen, die KI-Ingenieure in der Regel verwenden.

    • Programmieren: Sie sollten Programmiersprachen wie Python, R, Java und C++ lernen, damit Sie Modelle erstellen und implementieren können.
    • Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und lineare Algebra: Diese Kenntnisse sind erforderlich, um verschiedene KI- und maschinelle Lernmodelle zu implementieren.
    • Big-Data-Technologien: Da KI-Ingenieure mit großen Datenmengen arbeiten, müssen sie mit Apache Spark, Hadoop und MongoDB vertraut sein, um all diese Daten zu verwalten.
    • Algorithmen und Frameworks: Sie sollten Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression und Naive Bayes sowie Algorithmen des Deep Learning wie rekurrente neuronale Netze und generative adversarische Netze verstehen und mit einem Framework implementieren können. Gängige KI-Frameworks sind Theano, TensorFlow, Caffe, Keras und PyTorch.

    Sie können diese Fähigkeiten in Online-Kursen oder Bootcamps erlernen, die speziell für den Einstieg in die künstliche Intelligenz entwickelt wurden.

    Sie wissen nicht, wo Sie beginnen sollen? An der University of Michigan können Sie sich für die Spezialisierung Python for Everybody einschreiben und in nur zwei Monaten lernen, wie man mit Python programmiert und Daten analysiert. Um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erlernen, können Sie sich für die Spezialisierung auf maschinelles Lernen in Stanford und DeepLearning.AI einschreiben.

    2. Sich auf Stellen bewerben.

    Sich auf eine Stelle zu bewerben kann einschüchternd sein, wenn man wenig oder keine Erfahrung in einem bestimmten Bereich hat. Es kann jedoch hilfreich sein zu wissen, dass jeden Tag Menschen ohne jegliche Erfahrung eingestellt werden. Es gibt viele Möglichkeiten, Ihren Lebenslauf zu verbessern, um bei der Jobsuche erfolgreich zu sein. Für Stellen im Bereich KI-Engineering sollten Sie bestimmte Projekte, an denen Sie gearbeitet haben, oder Kurse, die Ihr umfassendes Verständnis von KI-Engineering belegen, hervorheben.

    Wenn Sie sich beworben haben, werden Sie hoffentlich zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen. Lassen Sie sich nicht entmutigen, wenn Sie sich auf Dutzende von Stellen bewerben und keine Antwort erhalten – Datenwissenschaft ist im Allgemeinen ein so gefragtes (und lukratives) Berufsfeld, dass Unternehmen Hunderte von Bewerbungen auf eine Stelle erhalten können.

    Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch erfordert Übung und Vorbereitung, insbesondere bei technischen Berufen wie KI-Ingenieur. Sie sollten Ihre Fähigkeiten während des Vorstellungsgesprächs auffrischen, um dem Personalverantwortlichen zu zeigen, dass Sie die perfekte Besetzung für die Stelle sind. Von Ihnen wird erwartet, dass Sie Ihre Argumente für die Entwicklung, den Einsatz und die Skalierung bestimmter Algorithmen erläutern.

    Diese Vorstellungsgespräche können sehr technisch sein, stellen Sie also sicher, dass Sie klar erklären können, wie Sie ein Problem gelöst haben und warum Sie sich für diese Lösung entschieden haben.

    3. Sammeln Sie Arbeitserfahrung.

      Selbst für eine Einstiegsposition oder ein Praktikum kann es mehrere Bewerbungsrunden geben. Wenn Sie jedoch eine Stelle bekommen, ist es an der Zeit, sich zu beweisen und so viel wie möglich zu lernen. Sie können die Fähigkeiten, die Sie sich angeeignet haben, anwenden, um Einblicke in Unternehmen zu gewinnen und Lösungen zu entwickeln, die das Leben der Menschen verändern können, sei es im Gesundheitswesen, in der Unterhaltungsindustrie, im Transportwesen oder bei der Herstellung von Konsumgütern.