KI-Programmiersprache: Was man im Jahr 2025 wissen sollte

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Die Welt der Programmierung befindet sich im Umbruch, aber das Erlernen von Programmiersprachen für künstliche Intelligenz (KI) ist wohl wichtiger denn je. Das Technologieforschungsunternehmen Gartner hat herausgefunden, dass bis zu 40 Prozent der Unternehmen GenAI bereits in irgendeiner Form nutzen [1]. 

KI entwickelt sich rasant weiter. Auch die Zahl der KI-Jobs nimmt stetig zu, wobei gefragte Positionen wie Machine-Learning-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure häufig Kenntnisse dieser Technologie voraussetzen. Wenn Sie im Bereich der KI arbeiten oder einfach damit experimentieren möchten, sind Kenntnisse der richtigen Programmiersprachen und aktueller Techniken entscheidend. Diese Fähigkeiten helfen Ihnen, die Veränderungen, die KI in verschiedenen Branchen mit sich bringt, erfolgreich zu meistern.

Im Folgenden stellen wir einige beliebte KI-Programmiersprachen vor. Außerdem werden die Unterschiede zwischen herkömmlicher Programmierung und Programmierung für KI untersucht und wie KI die Programmierung verändert. 

Welche KI-Programmiersprachen sollten Sie im Jahr 2025 lernen?

Nicht alle Programmiersprachen sind gleich. Jede hat ihre idealen Einsatzszenarien. Vier beliebte Programmiersprachen, die sich für KI-bezogene Anwendungen und Technologien eignen, sind Python, Java, C++ und Julia. 

1. Python

Python ist die Königssprache unter den Programmiersprachen. Diese objektorientierte Allzweckprogrammiersprache war schon immer ein Favorit unter den Programmiersprachen, vor allem wegen ihrer einfachen Lernkurve, der umfangreichen Unterstützung durch die Community und der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten. Die gleiche Benutzerfreundlichkeit und die Fähigkeit von Python, Code zu vereinfachen, machen es auch zu einer bevorzugten Wahl für die KI-Programmierung. Python verfügt über anpassungsfähigen Quellcode und funktioniert auf verschiedenen Betriebssystemen. Entwickler verwenden Python häufig für KI-Projekte, die die Verarbeitung großer Datenmengen oder die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen erfordern.

2. Java

Java ist in der Regel länger und erfordert mehr Codezeilen als Python. Die Java-Community ist kleiner als die von Python, aber KI-Entwickler entscheiden sich häufig für Java, weil es überflüssige Daten automatisch löscht und außerdem sicher und wartbar ist. Diese leistungsstarke objektorientierte Sprache bietet außerdem einfaches Debugging und ermöglicht die Verwendung auf mehreren Plattformen. Die Java-Bibliotheken enthalten wichtige Tools und Frameworks für maschinelles Lernen, die die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, die Ausführung von Deep-Learning-Funktionen und den Umgang mit großen Datensätzen erleichtern.

3. C++

Wie Java erfordert auch C++ Code, der in der Regel mindestens fünfmal so lang ist wie der für Python. Es kann schwierig sein, C++ zu beherrschen, bietet aber eine schnelle Ausführung und effiziente Programmierung. Aufgrund dieser Elemente eignet sich C++ hervorragend für komplexe KI-Anwendungen, insbesondere für solche, die umfangreiche Ressourcen erfordern. Es handelt sich um eine kompilierte Allzwecksprache, die sich hervorragend für den Aufbau von KI-Infrastrukturen und die Arbeit in autonomen Fahrzeugen eignet.

4. Julia

Julia eignet sich hervorragend für Berechnungen und Data Science. Zu den Vorteilen gehören die allgemeine Verwendung, die schnelle und dynamische Leistung und die Fähigkeit zur schnellen Ausführung. Julia eignet sich hervorragend für den Einsatz beim maschinellen Lernen und bietet die Geschwindigkeit von C mit der Einfachheit von Python. Julia ist eine relativ neue Programmiersprache, deren erste Iteration 2018 veröffentlicht wurde. Sie bietet Unterstützung für verteiltes Rechnen, einen integrierten Paketmanager und die Fähigkeit, mehrere Prozesse parallel auszuführen.

KI-Programmiersprache vs. traditionelle Programmierung: Was ist der Unterschied? 

Programmieren ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden, der im Bereich der KI arbeiten möchte. Die Programmiersprachen können für beide Umgebungen gleich oder ähnlich sein; der Zweck der KI-Programmierung unterscheidet sich jedoch von der herkömmlichen Programmierung. Bei der KI programmieren die Programmierer, um Tools und Programme zu erstellen, die aus Daten "lernen" und hilfreiche Entscheidungen treffen oder praktische Lösungen für Herausforderungen entwickeln können. Bei der herkömmlichen Programmierung verwenden die Programmierer Programmiersprachen, um Computer und andere Geräte anzuweisen, bestimmte Aktionen auszuführen.

Darüber hinaus erfordert die KI-Programmierung mehr als nur die Verwendung einer Sprache. In der Regel benötigt man auch Frameworks und Code-Editoren, um Algorithmen zu entwerfen und Computermodelle zu erstellen.

Wie verändert die KI-gestützte Programmierung die Branche?

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI verändert sich auch die Programmierlandschaft. KI-gestützte Programmiertools funktionieren zwar nicht fehlerfrei, doch die KI-gestützte Kodierung eliminiert von Menschen verursachte Syntaxfehler wie fehlende Kommas und Klammern. Es ist davon auszugehen, dass die Zukunft des Programmierens eine Kombination aus KI und menschlicher Interaktion sein wird, da die KI es den Menschen ermöglicht, sich auf die für eine erfolgreiche KI-Programmierung erforderlichen hochentwickelten Programmierfähigkeiten zu konzentrieren.

Es ist klar, dass KI die Arbeitsweise von Programmierern verändern wird. Entwickler könnten dank der Unterstützung durch KI einen Produktivitätsschub und eine höhere Arbeitszufriedenheit erfahren. 

Wird KI Programmierjobs ersetzen?

ChatGPT wurde 2022 auf den Markt gebracht und überraschte die Programmierer-Community, als es erfolgreich einfache HTML-Websites mit Hilfe schriftlicher Anweisungen erstellte. Die Befürchtung, dass das Programmieren bald überflüssig sein könnte, schien eine natürliche Entwicklung zu sein. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass KI, wie viele andere Berufe auch, das Programmieren verändern wird, indem sie mit Menschen zusammenarbeitet, um die Entwicklung zu beschleunigen. Die Welt wird weiterhin Programmierer brauchen, sagen Forscher [2].

KI wird in Zukunft wahrscheinlich sich wiederholende, routinemäßige Aufgaben übernehmen. Dadurch werden menschliche Entwickler und Programmierer entlastet und können sich auf die anspruchsvollen Aufgaben und die kreative Seite ihrer Arbeit konzentrieren. 

Wie man eine KI-Programmiersprache auswählt 

Bei den vielen hervorragenden KI-Programmiersprachen, die man erlernen kann, kann die Entscheidung, mit welcher man beginnen soll, eine Herausforderung sein. Wenn Sie Ihre derzeitigen Fähigkeiten und Fertigkeiten sowie Ihre beruflichen Ziele im Auge behalten, können Sie einen Ausgangspunkt wählen und festlegen, wie Sie vorankommen wollen. 

Wenn Sie zum Beispiel ganz neu in der Programmierung sind, kann Python ein ausgezeichneter Ausgangspunkt sein. Diese flexible, vielseitige Programmiersprache ist relativ einfach zu erlernen und ermöglicht es Ihnen, komplexe Anwendungen zu erstellen, weshalb viele Entwickler mit dieser Sprache beginnen. Außerdem gibt es eine große Community, darunter eine, die sich mit der Verwendung von Python für künstliche Intelligenz beschäftigt. 

Danach sollten Sie sich Gedanken über Ihre beruflichen Ziele machen. Wenn Sie z. B. KI-gestützte mobile Anwendungen entwickeln möchten, sollten Sie vielleicht Java lernen, da diese Sprache eine Kombination aus einfacher Bedienung und einfacher Fehlersuche bietet. Java ist außerdem eine ausgezeichnete Wahl für alle, die sich für eine Karriere interessieren, die die Implementierung von maschinellen Lernprogrammen oder den Aufbau einer KI-Infrastruktur beinhaltet. 

Wenn sich Ihre beruflichen Interessen mehr auf die Datenanalyse konzentrieren, sollten Sie Julia lernen. Diese relativ neue Programmiersprache ermöglicht es Ihnen, mehrere Prozesse parallel durchzuführen, was sie für verschiedene Anwendungen im Bereich der KI wertvoll macht, einschließlich Datenanalyse und Entwicklung von KI-Anwendungen.

Wenn Sie jedoch in Bereichen wie autonome Autos oder Robotik arbeiten möchten, wäre das Erlernen von C++ vorteilhafter, da sich diese Sprache aufgrund ihrer Effizienz und Geschwindigkeit gut für diese Anwendungen eignet. 

Verwandte Begriffe

• Betriebssystem

• UX-Forscher

• Zugriffskontrolle

• IT-Infrastruktur

• Debugging

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