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2025 | Buch

Programmieren mit ChatGPT

Eine kompakte Einführung

verfasst von: Joachim L. Zuckarelli

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Inhaltsverzeichnis

Über dieses Buch

Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) und vor allem Large Language Models (LLMs) sind in aller Munde und revolutionieren in vielen Bereichen die Art und Weise, wie wir arbeiten. Das gilt auch für das Programmieren und die Softwareentwicklung, wo Werkzeuge wie ChatGPT von OpenAI, wenn sie richtig eingesetzt werden, die Produktivität erheblich steigern können.

Unabhängig davon, ob Sie beruflich oder privat programmieren, ob Sie Anfänger*in oder erfahrene Entwickler*in sind, ob Sie mit künstlicher Intelligenz bereits vertraut sind oder nicht, in diesem Buch lernen Sie auf kompakte, praxisorientierte Weise anhand zahlreicher Beispiele, wie Sie Werkzeuge wie ChatGPT, Claude, Gemini & Co. bei der Arbeit mit Code einsetzen können, um produktiver zu sein und Ihre Ziele schneller und müheloser zu erreichen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie einfache, eigene KI-Anwendungen auf Basis der OpenAI-API entwickeln können.

Der Schwerpunkt des Buches liegt dabei auf allgemeingültigen Grundtechniken, die auch im schnelllebigen KI-Geschäft auf absehbare Zeit von Bedeutung sein werden.

Der Inhalt

Einführung

Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz Chancen und Risiken für das Berufsfeld des Entwicklers

Teil 1 – ChatGPT & Co. verstehen

Funktionsweise von ChatGPT und anderen Large Language Models Alternativen zu ChatGPT

Teil 2: ChatGPT benutzen

Die wichtigsten Features Tipps zur Formulierung effektiver Prompts

Teil 3: Einige Anwendungsbereiche für das Programmieren mit ChatGPT:

ChatGPT als Nachschlagewerk, Berater oder Tutor nutzen Code schreiben Reguläre Ausdrücke (RegEx) erzeugen und bearbeiten Test-/Beispieldaten generieren Code testen und debuggen Code formatieren, kommentieren und dokumentieren Code übersetzen/transpilieren Fremden Code verstehen Die OpenAI-API verwenden

Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr-, Lern- und Sachbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes Wissen.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Einführung

Frontmatter

Kapitel 1. Vorwort – das Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Zusammenfassung

Im November 2022 trat mit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI die generative Künstliche Intelligenz (generative KI) ihren Siegeszug an, aufbauend auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und der Transformer-Technologie. Seitdem sind unzählige Modelle entwickelt, Unternehmen gegründet und Produkte auf den Markt gebracht worden, die generative KI einsetzen, um Aufgaben anzugehen, die bislang nicht automatisierbar waren. Das gilt auch für den Bereich der Arbeit mit Code, in dem generative KI besondere Stärken zeigt. Das Buch führt praktisch in die Benutzung von ChatGPT bei der Arbeit mit Code ein. Die Erkenntnisse daraus sind aber auf andere KI-Werkzeuge ohne weiteres übertragbar.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 2. Chancen und Risiken für Entwickler: 10 Hypothesen

Zusammenfassung

Die generative künstliche Intelligenz, wie wir sie in den letzten Jahren kennengelernt haben, ist besonders stark in der Bearbeitung von Code. Dementsprechend liegt es nahe, sich zu fragen, welche Konsequenzen diese technologische Entwicklung für Menschen haben wird, die sich professionell mit Code befassen. Hierbei unterscheiden wir in diesem Kapitel eine kurzfristige Sicht, die von Produktivitätsfortschritten und Strukturwandel gekennzeichnet ist, und für die wir 10 praxisnahe Hypothesen diskutieren, und eine mittel- bis langfristige Sicht mit voraussichtlich noch viel drastischeren Veränderungen.

Joachim L. Zuckarelli

ChatGPT & Co verstehen

Frontmatter

Kapitel 3. Funktionsweise des (Chat)GPT-Modells und anderer Large Language Models (LLMs)

Zusammenfassung

Die beeindruckenden Leistungen, die Large Language Models (LLMs) zeigen, sind im im wesentlichen auf ihre Architektur und das umfassende Training zurückzuführen. In diesem Kapitel befassen wir uns daher mit der heute vorherrschenden Architektur, der Transformer-Technologie, und den verschiedenen Trainingsansätzen. Dabei können Sie die Transformer-Technologie entweder etwas vereinfacht und leicht verständlich kennenlernen („Vorgelperspektive“) oder ein klein wenig tiefer einsteigen, wenn Sie Interesse haben.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 4. Alternativen zu ChatGPT und den GPT-Modellen

Zusammenfassung

Zu ChatGPT gibt es eine Reihe von Alternativen, die ebenfalls Chat-artige Unterhaltungen mit einer künstlichen Intelligenz erlauben. Die bekanntesten sind wohl Bing Chat von Microsoft und Gemini von Google, Claude von Anthropic undGrok von Elon Musks xAI (nach der Mitgründung von OpenAI Musks zweites bedeutendes Engagement mit KI-Bereich).

Joachim L. Zuckarelli

ChatGPT benutzen

Frontmatter

Kapitel 5. Die wichtigsten Features

Zusammenfassung

In diesem Kapitel verschaffen wir uns einen Überblick über die Features von ChatGPT und der OpenAI-Umgebung; dazu gehören vor allem der eigentliche Chat als unser Hauptwerkzeug, individuelle Custom GPTs als Assistenten für spezielle Aufgaben, die API zum Entwickeln eigener KI-Anwendungen und der Playground zum Ausprobieren der API und präziseren Steuerung der Modelle. Dabei geht es darum, ein solides Verständnis der Tools zu gewinnen, die uns für die Arbeit mit Code zur Verfügung stehen. Viele der Features finden sich in ganz ähnlicher Weise bei anderen Chatbots wie etwa Anthropics Claude.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 6. Tipps zur Formulierung effektiver Prompts

Zusammenfassung

Auch wenn Prompt Engineering einen möglicherweise etwas unangemessenen Hype erlebt, so hängt die Qualität der Ergebnisse, die Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini liefern, maßgeblich vom geschickten Formulieren der Benutzer-Anfragen (Prompts) ab. Deshalb werden wir in diesem Kapitel zahlreiche Tipps kennenlernen, wie man ein Large Language Model zielgerichtet befragt, um die Ergebnisse zu erhalten, die man tatsächlich haben möchte.

Joachim L. Zuckarelli

Programmieren mit ChatGPT – einige AnwendungsbereicheAnwendungsbereiche von KI (beim Coding)

Frontmatter

Kapitel 7. Überblick

Zusammenfassung

In diesem Teil des Buches werden wir uns damit beschäftigen, wie die wichtigsten Tätigkeiten beim Programmieren mit Hilfe von Werkzeugen wie ChatGPT schneller und einfacher bewältigt werden können. In diesem Kapitel erhalten Sie einen Überblick über die in diesem Teil des Buches besprochenen Themenfelder und die Struktur der einzelnen Kapitel.

Joachim L. Zuckarelli

8. ChatGPT als Nachschlagewerk, Berater oder Tutor nutzen

Zusammenfassung

KI-Chatbots wie ChatGPT sind die perfekten Assistenten, wenn es darum geht, die Verwendung von Bibliotheken, Funktionen oder Sprachkonstrukten nachzuschlagen, sich verschiedene Optionen, ein Problem anzugehen, vorschlagen zu lassen oder kleine, alltägliche Programmierprobleme auf „dem kurzen Dienstweg“ zu lösen. Selbst das Erlernen einer neuen Programmiersprache oder Technologie wird mit künstlicher Intelligenz erheblich einfacher.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 9. Code entwickeln

Zusammenfassung

Gerade im Kernbereich des Entwicklerhandwerks, dem Schreiben von Code, sind ChatGPT & Co. besonders stark; es ist wohl tatsächlich von allen intellektuellen Aufgaben jene, bei der der Stern der künstlichen Intelligenz am hellsten strahlt. Egal, ob Sie ChatGPT einsetzen, um eine routinemäßige Aufgabe einfach nur schneller zu bearbeiten, oder, weil das Problem besonders schwierig ist und Sie wirklich Hilfe benötigen, damit Sie es überhaupt bewältigen können – um die Stärken der KI-Tools effektiv zu nutzen, ist ein planmäßiges Vorgehen notwendig, das wir in diesem Kapitel besprechen.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 10. Reguläre Ausdrücke (RegEx) erzeugen und bearbeiten

Zusammenfassung

Reguläre Ausdrücke (RegEx) sind ein mächtiges Werkzeug, um Muster in Strings zu erkennen und zu extrahieren. Leider sind sie oft auch schwierig zu verstehen, zu schreiben und zu debuggen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz bietet die Möglichkeit, diese oft ungeliebten, aber praktischen Konstrukte auf einfache Weise zu entwickeln und zu bearbeiten.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 11. Test-/Beispieldaten generieren

Zusammenfassung

Häufig benötigt man Test- oder Demodaten. Ganz gleich, ob strukturiert oder unstrukturiert, „sauber“ oder bewußt mit Fehlern und Anomalien versehen – künstliche Intelligenz hilft Ihnen, schnell die Daten zu generieren, die für das Testen oder die wirkungsvolle Präsentation Ihrer Entwicklungsarbeit notwendig sind.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 12. Code testen und debuggen

Zusammenfassung

Testen und Debuggen sind eher ungeliebte Teile der Entwicklungsarbeit. Vom Aufsetzen einer Teststrategie über das Schreiben von Testcases und die Erklärung von Fehlermeldungen bis hin zu Code-Reviews können ChatGPT, Claude & Co. in allen Phasen der Fehlersuche und -behebung sowie Code-Optimierung nützliche Dienste leisten.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 13. Code formatieren, kommentieren und dokumentieren

Zusammenfassung

Neben dem Testen und Debuggen gehören Kommentieren und Dokumentieren nicht zu den populärsten Aufgaben des Entwicklers. Häufig bleibt wenig Zeit und noch weniger Muße für diese eigentlichen enorm wichtigen Tätigkeiten. Als entsprechend wertvoll erweist sich deshalb die Möglichkeit, wenigstens einen Teil des Kommentierens und Dokumentierens an künstliche Intelligenz abzugeben.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 14. Code transpilieren

Zusammenfassung

Manchmal muss man Code von einer Programmiersprache in eine andere übersetzen. Hier kann künstliche Intelligenz als fähiger Übersetzer fungieren, der Ihren alten oder im Internet gefundenen Code schnell und korrekt in die von Ihnen gewünschte Zielsprache überträgt.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 15. Fremden Code verstehen

Zusammenfassung

Nicht selten ist Verstehen fremden (und manchmal sogar des eigenen!) Codes eine erhebliche Herausforderung. Künstliche Intelligenz kann helfen, Code systematisch zu erklären und bietet Ihnen die Möglichkeit, nachzufragen, bis Sie die Funktionsweise vollends verstanden haben. Häufig mag auch eine mit Hilfe von ChatGPT & Co. vereinfachte Version des Codes bereits nützlich sein.

Joachim L. Zuckarelli

Kapitel 16. Die OpenAI-API verwenden

Zusammenfassung

Wer künstliche Intelligenz nicht nur als Werkzeug beim Programmieren verwenden, sondern auch eigene Anwendungen mit künstlicher Intelligenz ausstatten möchte, kann auf die APIs von OpenAI (oder anderen Anbietern zugreifen). In diesem Kapitel entwickeln wir zwei einfache Anwendungen auf Basis der OpenAI-API, eine textbasierten Chat und ein Programm zur Erzeugung von gesprochenem Audio aus Text.

Joachim L. Zuckarelli

Backmatter

Titel: Programmieren mit ChatGPT
verfasst von: Joachim L. Zuckarelli
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN: 978-3-662-69433-6
Print ISBN: 978-3-662-69432-9
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-69433-6