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ML-Entwicklungsumgebung auf macOS mit Apple Silicon: Setup-Guide für Python

Optimiere deinen Workflow am Mac. Ein praktischer Leitfaden zur Einrichtung einer leistungsfähigen Python-Entwicklungsumgebung für Machine Learning auf Macs mit Apple-Silicon-Chips, inklusive Tipps zur Installation relevanter Bibliotheken.

Die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) boomt. Immer mehr Anwendungen basieren auf Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen. Für alle, die sich mit dieser spannenden Technologie beschäftigen wollen, ist eine gut eingerichtete Entwicklungsumgebung unerlässlich. Besonders interessant ist das für Besitzer eines Macs mit Apple Silicon Chip, da diese Prozessoren eine beeindruckende Leistung bieten, die ideal für rechenintensive ML-Aufgaben ist. Dieser Artikel dient als Wegweiser durch den Dschungel der Installationen und Konfigurationen, um eine optimale Python-Entwicklungsumgebung auf dem Mac zu schaffen.

Kostenlos Machine Learning lernen: Der Einstieg mit dem Google Crash Course

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern prägt unseren Alltag in vielfältiger Weise. Von personalisierten Empfehlungen beim Online-Shopping bis hin zu selbstfahrenden Autos – KI-Systeme sind allgegenwärtig. Doch was steckt eigentlich hinter diesen intelligenten Algorithmen? Und wie kann man selbst in diese faszinierende Welt eintauchen? Google bietet mit seinem „Machine Learning Crash Course“ eine kostenlose und umfassende Möglichkeit, die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) zu erlernen.

Programmieren lernen im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz: Lohnt sich das noch?

Die Welt verändert sich rasant. Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern eine allgegenwärtige Realität, die unseren Alltag und unsere Arbeitswelt durchdringt. Besonders Large Language Models (LLMs) wie beispielsweise ChatGPT haben in den letzten Monaten für Furore gesorgt. Diese Modelle können Texte generieren, Fragen beantworten, Codes schreiben und sogar komplexe Aufgaben lösen. Angesichts dieser Fortschritte stellt sich die Frage: Lohnt es sich überhaupt noch, Programmieren zu lernen? Ist es nicht so, dass Künstliche Intelligenz die Aufgaben, die bisher von Programmierern erledigt wurden, bald vollständig übernehmen wird?

Python-Versionenwechsel unter macOS: Warum mehrere Versionen?

Python, die vielseitige Programmiersprache, erfreut sich großer Beliebtheit – und das zurecht. Ihre Vielseitigkeit und die große Community machen sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler attraktiv. Doch was passiert, wenn man mit verschiedenen Projekten arbeitet, die jeweils unterschiedliche Python-Versionen benötigen? Oder wenn eine neue Version mit tollen Features herauskommt, man aber gleichzeitig an einem alten Projekt festhalten möchte, welches mit der neuen Version nicht kompatibel ist? Dann wird das Thema des Versionswechsels relevant. Dieser Blogpost erklärt, wie man unter macOS elegant zwischen verschiedenen Python-Versionen navigiert.

Kostenlos lernen: „Foundations of Machine Learning“ – Ein umfassender Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens

Das Internet ist ein unerschöpflicher Quell an Informationen, und manchmal findet man dort wahre Schätze. Einer dieser Schätze ist das Buch „Foundations of Machine Learning“, frei zugänglich im Netz und eine hervorragende Ressource für alle, die sich mit dem faszinierenden Feld des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten. Dieses englischsprachige Buch, verfasst von Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh und Ameet Talwalkar, erschien im Jahr 2018 und ist nicht nur kostenlos verfügbar, sondern bietet auch eine bemerkenswert umfassende Einführung in das Thema. Man findet es online unter https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/.

NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct: Das neue KI-Modell für Entwickler und Unternehmen

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es regelmäßig Neuerungen, aber nur wenige schaffen es, die Erwartungen so zu übertreffen wie das neue Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct Modell von NVIDIA. Mit diesem neuesten Modell, das auf Metas Llama-Architektur basiert, bringt NVIDIA ein leistungsstarkes Werkzeug auf den Markt, das nicht nur beeindruckende Fortschritte in der Sprachverarbeitung bietet, sondern auch die Art und Weise verändert, wie KI in realen Anwendungen eingesetzt werden kann.

Die Zukunft der Hochschullehre: Künstliche Intelligenz im Fokus

In der schnelllebigen Welt der Bildung steht die Philipps-Universität Marburg mit ihrer digitalen Lernplattform ILIAS an vorderster Front. Neben den bewährten Funktionen für Studierende und Lehrende bietet ILIAS auch einen spannenden Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) durch den Video-Podcast „KI in der Lehre“. Diese innovative Podcast-Reihe, gestartet im Rahmen der Hochschuldidaktik, beleuchtet die Potenziale von sprach- und bildgenerativen KI-Systemen für die Hochschullehre.

Navigieren in der Zukunft der KI: Die wichtigsten Erkenntnisse aus Yann LeCuns Vortrag über Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

Der Vortrag „Vom maschinellen Lernen zur autonomen Intelligenz – AI-Talk von Prof. Dr. Yann LeCun“ befasst sich mit der komplexen Landschaft der Artificial General Intelligence (AGI), deutsch „Künstliche allgemeine Intelligenz“, und zielt darauf ab, einige der gängigen Missverständnisse und Ängste, die damit verbunden sind, zu entmystifizieren. Er hielt den Vortrag an der Ludwig-Maximilians-Universität München am 29.09.2023. Sehen wir uns an, was er im Einzelnen gesagt hat.

12 bahnbrechende Filme über künstliche Intelligenz seit 1950

1. „Forbidden Planet“ (1956)

Zusammenfassung: In „Forbidden Planet“ besucht eine Raumschiffbesatzung einen fernen Planeten, um das Schicksal einer früheren Expedition zu untersuchen. Sie treffen auf Dr. Morbius und seine von einer künstlichen Intelligenz kontrollierte Gesellschaft, wo eine unsichtbare Macht Verwüstung anrichtet.
Bedeutung: Dies war einer der ersten Science-Fiction-Filme, der sich mit den potenziellen Gefahren von KI und Technologie auseinandersetzte und damit den Ton für künftige Filme des Genres vorgab. Er wurde von den Kritikern gelobt und war für seine Zeit bahnbrechend in Bezug auf Spezialeffekte und Set-Design.

ONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.

ONNX

ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.

Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.

Tensorflow

TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.

Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.

Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.

Pytorch

PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.

Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.

Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Blick in die Zukunft

Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.