Übersicht über AI-Bibliotheken in Java

1. Einleitung

In diesem Artikel erhalten Sie einen Überblick über die Bibliotheken für künstliche Intelligenz (KI) in Java .

Da es in diesem Artikel um Bibliotheken geht, werden wir keine Einführung in AI selbst geben. Darüber hinaus ist ein theoretischer Hintergrund der KI erforderlich, um die in diesem Artikel vorgestellten Bibliotheken verwenden zu können.

KI ist ein sehr weites Feld, daher konzentrieren wir uns heute auf die beliebtesten Bereiche wie Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Neuronale Netze und mehr. Am Ende werden wir einige interessante KI-Herausforderungen erwähnen, bei denen Sie Ihr Verständnis von KI üben können.

2. Expertensysteme

2.1. Apache Jena

Apache Jena ist ein Open-Source-Java-Framework zum Erstellen von Anwendungen für semantisches Web und verknüpfte Daten aus RDF-Daten. Die offizielle Website bietet ein detailliertes Tutorial zur Verwendung dieses Frameworks mit einer kurzen Einführung in die RDF-Spezifikation.

2.2. PowerLoom Wissensrepräsentations- und Argumentationssystem

PowerLoom ist eine Plattform zur Erstellung intelligenter, wissensbasierter Anwendungen. Es bietet der Java-API eine detaillierte Dokumentation, die Sie unter diesem Link finden.

2.3. d3web

d3web ist eine Open-Source-Argumentations-Engine zum Entwickeln, Testen und Anwenden von Wissen zur Problemlösung auf eine bestimmte Problemsituation. Viele Algorithmen sind bereits enthalten. Die offizielle Website bietet eine kurze Einführung in die Plattform mit vielen Beispielen und Dokumentationen.

2.4. Auge

Eye ist eine Open-Source-Argumentations-Engine für die Durchführung von Semi-Backward-Argumenten.

2.5. Tweety

Tweety ist eine Sammlung von Java-Frameworks für logische Aspekte der KI und der Wissensrepräsentation. Die offizielle Website bietet Dokumentation und viele Beispiele.

3. Neuronale Netze

3.1. Neuroph

Neuroph ist ein Open-Source-Java-Framework für die Erstellung neuronaler Netzwerke. Benutzer können Netzwerke über die bereitgestellte GUI oder den Java-Code erstellen. Neuroph bietet eine API-Dokumentation, in der auch erklärt wird, was ein neuronales Netzwerk tatsächlich ist und wie es funktioniert.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j ist eine Deep-Learning-Bibliothek für JVM, bietet jedoch auch eine API für die Erstellung neuronaler Netzwerke. Die offizielle Website bietet viele Tutorials und einfache theoretische Erklärungen für Deep Learning und neuronale Netze.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache

4.1. Apache OpenNLP

Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit für die Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache. Die offizielle Website bietet API-Dokumentation mit Informationen zur Verwendung der Bibliothek. Hier ist eine Einführung in Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP ist das beliebteste Java-NLP-Framework, das verschiedene Tools zur Ausführung von NLP-Aufgaben bietet. Die offizielle Website bietet Tutorials und Dokumentationen mit Informationen zur Verwendung dieses Frameworks.

5. Maschinelles Lernen

5.1. Java-Bibliothek für maschinelles Lernen (Java-ML)

Java-ML ist ein Open-Source-Java-Framework, das verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen speziell für Programmierer bereitstellt. Die offizielle Website bietet API-Dokumentation mit vielen Codebeispielen und Tutorials.

5.2. RapidMiner

RapidMiner ist eine Data Science-Plattform, die verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen über die GUI und die Java-API bereitstellt. Es hat eine sehr große Community, viele verfügbare Tutorials und eine umfangreiche Dokumentation.

5.3. Weka

Weka ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die über die bereitgestellte GUI direkt auf den Datensatz angewendet oder über die bereitgestellte API aufgerufen werden können. Ähnlich wie bei RapidMiner ist eine Community sehr groß und bietet verschiedene Tutorials für Weka und maschinelles Lernen.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong ist ein Java-Framework für maschinelles Lernen, das viele Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt. Es wurde von Jeff Heaton von Heaton Research entwickelt. Die offizielle Website bietet Dokumentation und viele Beispiele.

5.5. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library ist eine Open-Source-Bibliothek, die von AWS Labs entwickelt wurde. Es bietet eine intuitive, rahmenunabhängige Java-API zum Trainieren und Testen von Lernmodellen. Dokumentation und Beispiele sind auf GitHub verfügbar.

6. Genetische Algorithmen

6.1. Jenetics

Jenetics ist ein fortschrittlicher genetischer Algorithmus, der in Java geschrieben wurde. Es bietet eine klare Trennung der genetischen Algorithmuskonzepte. Die offizielle Website bietet Dokumentation und eine Bedienungsanleitung für neue Benutzer.

6.2. Uhrmacher-Framework

Das Watchmaker Framework ist ein Framework zur Implementierung genetischer Algorithmen in Java. Die offizielle Website bietet Dokumentation, Beispiele und zusätzliche Informationen zum Framework.

6.3. EuGH 23

EuGH 23 ist ein Java-basiertes Forschungsframework mit starker algorithmischer Unterstützung für genetische Algorithmen. Der EuGH wurde am ECLab Evolutionary Computation Laboratory der George Mason University entwickelt. Die offizielle Website bietet umfangreiche Dokumentationen und Tutorials.

6.4. Java Genetic Algorithms Package (JGAP)

JGAP ist eine genetische Programmierkomponente, die als Java-Framework bereitgestellt wird. Die offizielle Website bietet Dokumentation und Tutorials.

6.5. Eva

Eva ist ein einfaches Java OOP-Framework für evolutionäre Algorithmen.

7. Automatische Programmierung

7.1. Frühlings-Roo

Spring Roo ist ein leichtes Entwicklerwerkzeug von Spring. Es werden AspectJ-Mixins verwendet, um Bedenken während der Round-Trip-Wartung zu trennen.

7.2. Acceleo

Acceleo ist ein Open-Source-Codegenerator für Eclipse, der Code aus EMF-Modellen generiert, die aus einem beliebigen Metamodell (UML, SysML usw.) definiert sind.

8. Herausforderungen

Da KI ein sehr interessantes und beliebtes Thema ist, gibt es online viele Herausforderungen und Wettbewerbe. Dies ist eine Liste einiger interessanter Wettbewerbe, bei denen Sie Ihre Fähigkeiten trainieren und testen können:

  • Kaggle
  • Angry Birds AI Wettbewerb
  • KI-Spiele
  • Battlecode
  • Vindinum

9. Fazit

In diesem Artikel haben wir verschiedene Java AI-Frameworks vorgestellt, die in der täglichen Arbeit verwendet werden können.

Wir haben auch gesehen, dass KI ein sehr weites Feld mit vielen Frameworks und Diensten ist, die Ihre Anwendungen besser und innovativer machen können.