Möglichkeiten, wie KI für die Front-End-Entwicklung hilfreich sein kann

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Front-End-Entwickler ist ein Superheld, der HTML5, CSS3 und JavaScript fließend beherrscht und alles über GitHub, RequireJS, UglifyJS und Closure Compiler weiß.

Außerdem kann er die Browser-Entwicklertools wie Dragonfly und Testtools wie Grunt meisterhaft einsetzen. Es scheint, dass Frontend-Entwickler ein Genie sind, das sich täglich mit dem Multitasking befasst und das wirklich etwas Hilfe braucht.

Künstliche Intelligenz ist eine neue Lösung, die die Welt der modernen Programmierung verändern kann. Heute ist es möglich, die KI-Algorithmen in jeden einzelnen Prozess der Frontend-Entwicklung einzubinden und die Produktivität zu steigern. Lassen Sie uns prüfen, auf welche Weise KI die meisten Vorteile bringt.

KI-Tools

Künstliche Intelligenz ist eine weit gefasste Definition solcher anwendbarer Data-Science-Tools wie:

  • Maschinelles Lernen
  • Visuelle Mustererkennung
  • Verarbeitung natürlicher Sprache

All diese Tools sind äußerst nützlich für die Frontend-Entwicklung. Sie ermöglichen Programmierern, Prozesse zu optimieren und bessere Ergebnisse zu liefern. In der Tat bringt es die Front-End-Entwicklung auf die nächste Effizienzstufe und spart dabei viel Zeit.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Gebiet der Informatik, das Computern die Fähigkeit verleiht, genau wie Menschen zu lernen. Während gewöhnliche Programme den Computer dazu bringen, die Befehle in einer festgelegten Richtung auszuführen, helfen maschinelle Lernalgorithmen einem Computer, seine Aufgaben ohne fremde Hilfe auszuführen. Tatsächlich ist ein richtig gestaltetes neuronales Computernetzwerk dutzendmal intelligenter als das eines Menschen.

Jeder Frontend-Entwickler sollte seine JavaScript-Kenntnisse kontinuierlich verbessern, will er in einem sich verändernden Arbeitsmarktumfeld gefragter Spezialist bleiben. Heutzutage suchen immer mehr Unternehmen nach Programmierern, die Erfahrung im Aufbau neuronaler Netze haben. Wenn Sie in diesem Bereich keine Kenntnisse haben, könnten Sie eine großartige Karrierechance verpassen.

Deeplearn.js

Wenn Sie also noch nie mit der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen gearbeitet haben, können Sie mit der Verwendung von deeplearn.js beginnen. Dies ist eine hardwarebeschleunigte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vom Technologieriesen Google entwickelt wurde.

Mit diesem Tool ist es möglich, sich grundlegende Kenntnisse im maschinellen Lernen anzueignen und die neuronalen Netze praktisch direkt im Browser zu trainieren. Es besteht keine Notwendigkeit, Monate mit dem Lesen theoretischer Materialien zu verbringen; Sie können sehen, wie KI im Echtzeitmodus funktioniert.

Es besteht kein Zweifel, dass deeplearn.js Ihnen alle Vorteile des maschinellen Lernens und sein wachsendes Potenzial zeigen wird. Als Ergebnis kommen Sie auf frische Ideen und ändern Ihre Herangehensweise an die Frontend-Entwicklung. Die erworbenen Fähigkeiten helfen beim Entwerfen von Websites, die intelligenter und schneller funktionieren.

Pix2code

Es ist wirklich wichtig zu verstehen, dass die Zukunft der Front-Web-Entwicklung Hand in Hand mit KI geht. Wahrscheinlich entwickelt sich maschinelles Lernen noch schneller.

Beispielsweise ist Uizard Technologies ein Unternehmen, das einzigartige Software entwickelt hat, um die Bilder der Benutzeroberfläche in Code umzuwandeln. Es funktioniert sowohl für Websites als auch für die Entwicklung mobiler Apps.

Pix2code ermöglicht es, ein neuronales Netz zu erstellen, das eine Benutzeroberfläche als Eingabe und den Code als Ausgabe betrachtet. Entwickler können dieses intelligente System trainieren, um den Code zu produzieren, der das optimale Design der Benutzeroberfläche beschreibt. Tatsächlich hilft es, die komplexen Daten auf eine Weise zu erreichen und zu analysieren, die über die menschlichen Fähigkeiten und das menschliche Verständnis hinausgeht.

Die Uizard-Software ist um die domänenspezifische Sprache herum aufgebaut, die hilft, ein neuronales Netzwerk um eine Zielsprache herum zu entwerfen. Danach macht es eine Schnittstelle mehrsprachig. Dieser Ansatz verbessert den maschinellen Lernprozess erheblich.

Einige Experten sehen ein großes Risiko, dass Programme wie Uizard Technologies die menschlichen Frontend-Entwickler ersetzen können. Diese dramatische Veränderung ist jedoch in den nächsten 40 Jahren unwahrscheinlich. Heute sollten Programmierer ihre Kräfte mit der intelligenten Software vereinen, um die gemeinsamen Ziele zu erreichen.

Sketch2code

Hightech-Unternehmen wenden KI-Algorithmen in allen möglichen Bereichen an. Airbnb nutzte maschinelles Lernen für die Entwicklung eines Tools, das dabei hilft, die Teamarbeit zu verbessern, das Produktdesign zu erleichtern und die Arbeitsbelastung der Front-End-Entwickler zu reduzieren.

Airbnb bemühte sich, eine Lösung zu finden, die die Projektimplementierung beschleunigen würde. Der Standardprozess umfasste zahlreiche Phasen: eine Erkundung der Designidee, die Erstellung eines Modells, ein Prototypdesign und schließlich die Frontend-Entwicklung.

Sketch2code ermöglicht es, die wenigen Schritte zu überspringen und mit der Frontend-Entwicklung zu beginnen, sobald die Designidee präsentiert wurde. Teammitglieder können ein schematisches Bild der Webseite auf das Whiteboard zeichnen, und die Software wandelt es sofort in den Code um. Offensichtlich spart dieser Ansatz viel Zeit und erleichtert jedem Teammitglied die Arbeit.

Algorithmen für maschinelles Lernen können alle Symbole identifizieren und klassifizieren, einschließlich raffinierter handgeschriebener chinesischer und thailändischer Buchstaben. So ist es nicht verwunderlich, dass es auch die Muster der von Hand gezeichneten Skizzen erkennen kann.

Airbnb-Entwickler erstellten anhand von Skizzen, die von den verschiedenen Teammitgliedern gezeichnet wurden, einen Trainingsdatensatz. Das Unternehmen verwendete auch die Open-Source-Algorithmen für maschinelles Lernen und extrahierte den Zwischencode. Es ermöglichte das Rendern der visuellen Komponenten von einer Designplattform in einen Webbrowser.

Fazit: Sketch2code funktioniert effektiv in Unternehmen, die sich auf eine schrittweise Produktentwicklung konzentrieren. Es wird Ihnen helfen, eine Vorlage für das endgültige Website- oder App-Design mit extremer Geschwindigkeit zu erstellen.

Visuelle Mustererkennung

Die meisten Frontend-Entwickler müssen UI/UX-Designfähigkeiten anwenden. Aus diesem Grund sollten sie wissen, wie man die verschiedenen Formen und Farben mischt. Programmierer sollten verstehen, welche visuellen Elemente sie auswählen müssen, um die Aufmerksamkeit der Benutzer zu gewinnen.

Der Einsatz von KI ist in diesem Bereich begrenzt, da es unmöglich ist, die Kreativität und das Talent des Menschen zu ersetzen. Es gibt jedoch einige grundlegende Prozesse, die KI optimieren kann.

Beispielsweise müssen Webprogrammierer viel Zeit mit dem Zuschneiden, der Farbkorrektur und der Größenänderung von Bildern verbringen. Diese Prozesse erfordern eine Automatisierung, während eine gewöhnliche Software wie Photoshop diese Aufgabe ohne die Hilfe eines menschlichen Auges und Verstandes nicht bewältigen kann. KI kann diese Herausforderung schnell und einfach bewältigen.

Adobe Sensei

Dies ist eine brandneue Software, die die Welt des UI/UX-Designs verändert. Es hilft, Bilder und Fotos mithilfe der visuellen Mustererkennung zu transformieren. Adobe Sensei demonstriert einen innovativen Ansatz in drei grundlegenden Aspekten:

  • Kreative Intelligenz. Diese Software versteht die Sprache von Bildern, Fotos und Animationen sogar noch besser als das menschliche Auge. Dieses Programm übernimmt selbst die sich wiederholenden Aufgaben, die es einem Web-Entwickler ermöglichen, seine Aufmerksamkeit auf kreative Ideen und nicht auf langweilige Routinen zu richten.
  • Content-Intelligenz. Bei diesem Aspekt dreht sich alles um die Qualität und Position des Bildinhalts. Adobe Sensei ist in der Lage, Parameter wie Schärfentiefe und Farbharmonie automatisch zu messen und eine Drittelregel anzuwenden. Es ist sehr hilfreich für die Front-End-Entwickler, die keine tiefen Kenntnisse in Kunst und Design haben.
  • Intelligenz erleben. Adobe entwickelt dieses KI-Tool noch, verspricht aber, dass es helfen wird, das UI/UX-Design mit wenigen Klicks zu verbessern. Es wird es ermöglichen, in Echtzeit die relevantesten, ansprechendsten und am genauesten personalisierten Webinhalte zu erstellen. KI hilft Ihnen, die Vorlieben der Benutzer zu lernen und das ansprechendste Design zu erstellen.
Watson

Es gibt viele Technologieunternehmen auf dem Markt, die in KI und visuelle Mustererkennung investieren. Die Technologie von IBM gilt jedoch als eine der leistungsstärksten und effektivsten. Watson ist ein Dienst, der es ermöglicht, visuelle Inhaltserkennung auf einfache Weise zu taggen, zu klassifizieren und zu trainieren.

Diese innovative Computersoftware ist für eine Vielzahl von Spezialisten verfügbar, einschließlich Front-End-Entwicklern. Es hilft, den Job des Programmierers auf die nächste Stufe zu bringen.

  • Daten und Technologie. Webentwickler sind in der Regel mit unnötigen Informationen überlastet und mit der großen Vielfalt der verfügbaren Technologien überfordert. Watson hilft dabei, die Daten und technischen Lösungen zu identifizieren, die für ein konkretes IT-Projekt nützlich sind.
  • Medien. Der Front-End-Entwickler ist für die Erstellung der Website oder App verantwortlich, die ein großes Medienengagement haben wird. Watson ermöglicht es, den Medienmarkt im Detail zu analysieren und einem Programmierer die genauen Leitfäden zur Verfügung zu stellen.
  • KI-Videolösungen. Mit diesem speziellen Tool können Sie eine Website mit einer stärkeren Zuschauerbindung erstellen. Diese KI-Lösung wendet eine Erkennungstechnologie an, um die Such- und Entdeckungsprozesse von Inhalten mithilfe automatischer Metadaten zu verbessern.
Verarbeitung natürlicher Sprache

Es gibt noch einen weiteren Zweig der KI, den Frontend-Entwickler lernen und in die Praxis umsetzen sollten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP ist ein Werkzeug, mit dem Sie menschliche Sprache in Computersprache umwandeln können, unabhängig davon, ob Wörter gesprochen oder geschrieben werden. Computer werden von Jahr zu Jahr „intelligenter”, daher ist es äußerst wichtig, eine effektive Interaktion zwischen Mensch und Maschine herzustellen.

NLP ist für Frontend-Entwickler sehr wichtig, da es dabei hilft, die Spracherkennung und Chat-Bots in die Websites zu integrieren. Die Nachfrage nach diesen Tools wächst unter den Benutzern und zwingt Programmierer, KI zu lernen.

Web-Speech-API

Dabei handelt es sich um einen modernen Dienst, der den JavaScript-Entwicklern hilft, bestimmte Sprachdaten in die Webseiten einzubinden. Derzeit funktioniert es nur mit zwei Browsern: Mozilla Firefox und Google Chrome. Die Web Speech API besteht aus zwei Hauptteilen:

  • Sprachsynthese. Dieses Tool wandelt das Gesprochene in den geschriebenen Text um und umgekehrt. Es ermöglicht einem Computerprogramm, den Textinhalt auszulesen und zu analysieren.
  • Spracherkennung. Dieses Tool schaltet die asynchrone Spracherkennungsfunktion ein. Computer und Mensch können über das Mikrofon und die Lautsprecher des Geräts miteinander kommunizieren. Sie können auf dieses Tool über die Spracherkennungsschnittstelle zugreifen, um eine Website zu verbessern.

Trotz der rasanten Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache bleiben einige Aspekte des Problems ungelöst. Während dieses Tool erfolgreich auf Englisch funktioniert, ist es für die selten verwendeten Sprachen nicht anwendbar.

NLP-Architekt von Intel AI Lab

Front-End-Entwickler, die die Programmiersprache Python bevorzugen, können mit der Verwendung von NLP Architect beginnen. Die Experten von Intel haben diese Open-Source-Bibliothek entwickelt, um die Sprachen der Menschen zu verarbeiten und umzuwandeln, um sie für Maschinen verständlich zu machen. Dies ist eine weitere Option, die Ihnen helfen kann, ein Kommunikationstool zwischen Benutzern und Computern zu erstellen.

Dieses NLP-Modul ermöglicht es Programmierern, Konversations-KI-Algorithmen anzuwenden, um die intelligenten Chat-Bots zu entwerfen. Es hilft auch, KI-Algorithmen für die effektive Extraktion von Absichten und die Erkennung von Eigennamen zu erstellen.

Die Vorteile des NLP-Architekten sind folgende: Sie können die vorhandenen Modelle trainieren und beliebige spezifische Datensätze verwenden; neue Modelle von Grund auf neu entwerfen; wenige unterschiedliche Module integrieren. Intel baut die Funktionalität dieser KI-Dienste weiter aus, sodass in naher Zukunft neue erweiterte Updates verfügbar sein werden.

Abschließende Gedanken

Als Frontend-Entwickler sollten Sie die KI-Entwicklung nicht als Bedrohung, sondern als Chance betrachten, die Ihnen helfen kann, eine großartige Karriere in der IT-Branche aufzubauen. Sie sollten KI als Zauberstab verwenden, um die zeitraubenden Aufgaben in einen automatisierten Prozess umzuwandeln.

Heute ist KI eine dominierende Tendenz, die sich in den nächsten Jahrzehnten fortsetzen wird. Wer erfolgreich sein will, sollte sich neue Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning, Pattern Recognition und Natural Language Processing aneignen.

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