KI-Website-Entwicklung: Die 5 besten Tools

In der Website-Entwicklung lässt sich ein zunehmender Trend zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) erkennen. Das überrascht insofern nicht, als die KI unter anderem Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder zur Automatisierung bietet. Dadurch ist es Entwicklern möglich, personalisierte digitale Produkte noch schneller als bisher zu konzipieren.

In der Folge forcieren diverse Unternehmen den Einsatz von KI-basierten Tools – einerseits, um ein besseres Nutzererlebnis (UX) zu gewährleisten; andererseits, um die Web-Entwicklung und das Web-Design zu rationalisieren. Dabei ist es wesentlich, die für den individuellen Zweck geeignetsten Tools auszuwählen. Unter Umständen eine echte Herausforderung, wenn man bedenkt, wie viele Möglichkeiten einem zur Verfügung stehen.

Daher sollen in diesem Artikel einige der besten KI-Tools für die Website-Entwicklung inklusive ihrer wichtigsten Funktionen vorgestellt werden, um eine entsprechende Entscheidung etwas zu erleichtern.

Anwendungen mit dem Python Data Stick

• TorchScript ist benutzerfreundlich und bietet dynamische Berechnungsgraphen.
• einfache Bereitstellung für mobile Geräte und eingebettete Frameworks mit TorchServe

Anwendungen mit C++-Frontend, das niedrige Latenzzeiten und hochleistungsfähige KI für die Website-Entwicklung ermöglicht

KI-Technologien tragen zu schnelleren und vereinfachten Prozessen in verschiedenen Phasen der Website-Entwicklung bei.

Das maschinelle Lernen ermöglicht es Entwicklern, ihre Modelle zu trainieren und datengestützte Empfehlungen zu erhalten. Auf diese Weise können Sie schnell Informationen darüber sammeln, wie die ideale Website-Struktur aussieht. Zudem kann die KI die Entwickler bei der Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit unterstützen, indem Funktionen wie Computer Vision, virtuelle Realität und Gesichtserkennung zum Einsatz kommen.

Des Weiteren können Entwickler mithilfe der KI die komplexe Entwicklung rationalisieren, indem sie in der Phase der Website-Erstellung nur eine minimale oder gar keine Kodierung vornehmen. Heutzutage lassen sich mit KI-basierten Tools wie Hostinger Website Builder und Wix Websites für jeden Zweck erstellen und die Website hosten.

Darüber hinaus ist die KI ein wertvolles Instrument, wenn es um die Verfeinerung von Suchergebnissen und Marketingstrategien zur Sammlung von umfassenden Kundeninformationen geht. Dies bietet sich im Besonderen für E-Commerce-Websites und Unternehmen an, die das Modell des Internet der Dinge (IoT) nutzen.

Angesichts der wachsenden Beliebtheit von KI bietet Open Source AI öffentlich verfügbare Datensätze, gebrauchsfertige Schnittstellen und Algorithmen-Bibliotheken für kommerzielle und nichtkommerzielle Zwecke. All diese Daten sind frei zugänglich. Zudem existieren große Open-Source-Communities, die Entwicklern bei der Entwicklung von Websites mit Open-Source-KI helfen.

Die 5 besten Open-Source-KI-Website-Entwicklungstools

Hier nun fünf der beliebtesten Open-Source-Tools für KI zur Website-Entwicklung:

1. TensorFlow

Bei TensorFlow handelt es sich um Googles Open-Source-Plattform, mit deren Hilfe Benutzer maschinelle Lernmodelle auf der Grundlage von Deep-Learning-Frameworks erstellen können. Sie eignet sich dank ihrer einfachen Bedienbarkeit sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler und bietet die Möglichkeit, vorgefertigte Trainingsmodelle oder eigene KI-Modelle zu verwenden.

Der Fokus dieser KI-Software liegt dabei auf dem Deep-Learning-Framework. Zudem bietet sie Lösungen wie Datenvorbereitung und -verarbeitung, Erstellung von maschinellen Lernmodellen, plattformübergreifende Modellbereitstellung und MLOps-Implementierung.

Die wichtigsten Merkmale:

• Unterstützung vieler Programmiersprachen
• Eine Vielzahl fertig trainierter Modelle, die auf dem TensorFlow Hub eingesetzt werden können
• maschinelles Lernen auf dem Gerät zur Integration von Erfahrungen in Android- und iOS-Apps
• einfache Bereitstellung auf Web- und mobilen Servern
• zahlreiche Tools zur Durchführung von prädiktiven Analysen, Automatisierung, Leistungsverfolgung und dialogorientierten Schnittstellen
• Unterstützung eines verteiltes Trainings und einfaches Debugging mit Keras
• verschiedene Lernmaterialien (unter anderem Angebote wie Tutorials und Kurse

2. H2O.ai

Zum Umfang dieser Open-Source-KI-Software zählen maschinelle Lernalgorithmen wie Deep-Learning-Modelle, Gradient-Boosted-Maschinen und generalisierte lineare Modelle. Darüber hinaus stellt H2O auch eine AutoML-Funktionalität zur Verfügung, mit der Benutzer maschinelle Lernmodelle einfach durch den Automatisierungsprozess trainieren und bewerten können.

Ebenfalls im Umfang enthalten: Ein Enterprise-Support, der einen eigenen Account Manager, 24/7-Support, Schulungen und eine beschleunigte Problemlösung umfasst.

Die wichtigsten Merkmale:

• einfache Schnittstelle, ohne dass die Benutzer einen Code eingeben müssen
• Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Integration mit Programmiersprachen wie Python und R zur Erstellung von Modellen
• automatisierter Workflow für maschinelles Lernen zur Erstellung von Vorhersagemodellen
• einfacher Einsatz, selbst für große Modelle
• Unterstützung riesiger Datensätze mit In-Memory-Verarbeitung
• bis zu 100-mal schnellere verteilte Verarbeitung zur Verbesserung der Berechnungsgenauigkeit

3. Keras

Diese Open-Source-KI-Software bietet einfache, intuitive APIs für neuronale Netze und die Entwicklung von KI-Anwendungen mit branchenüblicher Skalierbarkeit. Ergänzend zielt Keras darauf ab, Entwicklern dank der schnelleren Leistung mehr Flexibilität bei der Verwaltung von Experimenten zu ermöglichen.

Darüber hinaus umfasst Keras ein benutzerfreundliches Hyperparameter-Optimierungs-Framework, eine NLP-Bibliothek, Bausteine für neuronale Netzwerke und ein AutoML-System. Da Keras in Python geschrieben ist, ist es leicht zu erlernen und zu verwenden. Außerdem läuft das Framework auf GPUs und einem TPU-Pod.

Keras ist unter der Apache-Lizenz, Version 2.0, lizenziert. Die neueste Version von Keras (2.11.0) ist auf GitHub verfügbar. Achtung: Für die Verwendung von Keras muss das TensorFlow 2 Paket installiert sein.

Die wichtigsten Merkmale:

• mehr Deep-Learning-Lösungen als andere Frameworks
• einfacher Einsatz auf Servern, Browsern, Android und iOS
• 2x Mixed-Precision-Trainingsgeschwindigkeit auf den neuesten NVIDIA-GPUs
• benutzerfreundlich und hochgradig erweiterbar
• einfache APIs zur Reduzierung der kognitiven Belastung
• verschiedene Layer und Parameter zur Bewertung neuronaler Netzwerke

4. OpenCV

OpenCV konzentriert sich auf Echtzeit-Computer-Vision und maschinelles Lernen und unterstützt Entwickler bei der Bewältigung von Visualisierungsaufgaben. Diese Open-Source-KI-Software verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit über 2.500 optimierten Algorithmen, Gesichtserkennung, 3D-Modellextraktion, Landschaftserkennung, Objektidentifizierung und die Verfolgung von Kamerabewegungen.

OpenCV bietet C++-, Python- und Java-Schnittstellen und unterstützt verschiedene Betriebssysteme, darunter Windows, Linux, Android und macOS. Es verwendet C++ für die objektorientierte Programmierung.

OpenCV Version 4.5.0 und höher sind unter der Apache 2.0 License lizenziert. Die neueste Version ist Version 4.7.0.

Die wichtigsten Merkmale:

• Unterstützung diverser Sprachen
• unterschiedliche Anwendungsfälle, einschließlich Mensch-Computer-Interaktionen und Objekterkennung
• erweiterte Bildverarbeitungsfunktionalität, wie z.B. Filterung
• eine Vielzahl an Modulen mit grundlegender Datenstruktur, Videoanalyse und einer übersichtlichen Benutzeroberfläche
• optionale kostenpflichtige Online-Kurse zu Computer Vision, Deep Learning und anderen KI-Themen

5. PyTorch

PyTorch ist eine Torch-basierte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die schnelle tiefe neuronale Netze implementiert. Sie bietet Flexibilität bei der Erstellung von Deep-Learning-Modellen und unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter das Verstehen natürlicher Sprache und Übersetzungen.

Diese KI-Software verwendet dynamische Berechnungsgraphen, sodass Entwickler Debugging und Tests  in Echtzeit durchführen können, was das Bewerten der Code-Funktionalität vereinfacht. Sie unterstützt zudem viele Cloud-Plattformen und macht das Training in großem Maßstab auf GPUs möglich.

PyTorch ist unter der BSD-3-Lizenz lizenziert; die neueste Version ist 1.13.1.

Die wichtigsten Merkmale:

• automatische Differenzierung für den Aufbau und das Network-Training
• integrierte Bibliothek
• produktionsreife Umgebung
• Open Neural Network Exchange (ONNX) vereinfacht den Export von PyTorch-Modellen in das ONNX-Format

Fazit

Die Benutzererfahrung ist ein wichtiger Faktor bei der Webentwicklung. Daher setzen viele Unternehmen Frameworks für künstliche Intelligenz in der Phase der Website-Erstellung ein, um die perfekte Schnittstelle zu schaffen. Bei der Auswahl der richtigen Open-Source-KI-Software für die jeweiligen Projekte ist es somit von Relevanz, auf die wichtigsten Funktionen zu achten und genau einzuschätzen, welche Entwicklungstools am ehesten mit den eigenen Bedürfnissen und Ansprüchen harmonieren.