Heute folgt mal wieder ein kleiner Buch-Tipp von mir. Beim letzten Mal habe ich euch das Buch Cross-Plattform-Apps mit .NET MAUI entwickeln von André Krämer vorgestellt und auch das heutige Buch hat einen eigenen Abschnitt zum Thema .NET MAUI zu bieten. Es geht um das Buch Head First C#: A Learner’s Guide to Real-World Programming with C# and .NET Core von Andrew Stellman und Jennifer Greene . Das Buch wurde mir freundlicherweise vom Autor Andrew Stellman und dem O`’Reilly Team zur Verfügung gestellt und daher möchte ich mich an dieser Stelle recht herzlich dafür bedanken.

Vor nicht allzu langer Zeit hat Microsoft seine Small Language Models der Phi-Familie veröffentlicht. Während der Microsoft Build-Konferenz in Seattle wurde das neue Phi-3 Vision-Modell vorgestellt. Nun möchte ich dir zeigen, wie du dieses Small Language Model ganz einfach in deiner C#-Anwendung mit der ONNX-Version verwenden kannst, um Bilder zu analysieren und zu bearbeiten. ONNX (Open Neural Network Exchange) ist ein Format, das KI-Modelle portabel und interoperabel über verschiedene Frameworks und Hardware hinweg macht. Es bietet ein gemeinsames Format für maschinelle Lernmodelle, erleichtert deren Austausch zwischen verschiedenen Frameworks und optimiert für verschiedene Hardwareumgebungen.

In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um das Phi-3 Mini-Modell mithilfe von ONNX als lokales Small Language Model zu nutzen. Dazu entwickeln wir eine einfache .NET-Konsolenanwendung, die zeigt, wie man das Phi-3 Mini-Modell mit ONNX integriert. Vor nicht allzu langer Zeit hat Microsoft seine Small Language Models der Phi-Familie veröffentlicht. Während der Microsoft Build-Konferenz in Seattle wurde das neue Phi-3 Mini vorgestellt. Nun möchte ich dir zeigen, wie du dieses Small Language Model ganz einfach in deiner C#-Anwendung mit der ONNX-Version verwenden kannst.

Mit Ollama ist es möglich, Large Language Models (LLMs) lokal auf deinem PC auszuführen. In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du die Software installieren und nutzen kannst. Was ist ein Large Language Model? Ein Large Language Model (LLM) ist ein Sprachmodell, das für seine Fähigkeit bekannt ist, allgemeine Sprachgenerierung und andere Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Klassifikation zu erreichen. LLMs können für die Textgenerierung verwendet werden, eine Form der generativen KI, indem sie einen Eingabetext nehmen und wiederholt das nächste Token oder Wort vorhersagen. Das berühmte ChatGPT von OpenAI basiert auf einem Large Language Model, das es Nutzern ermöglicht, Gespräche zu verfeinern und zu steuern.

In diesem Blog-Post zeige ich dir, wie du dein eigenes Gauge-Control mit SkiaSharp für deine .NET MAUI-Anwendung erstellen kannst. SkiaSharp ist eine Open-Source 2D-Grafikbibliothek, die von Googles Skia Graphics Engine unterstützt wird. Sie bietet eine umfassende und effiziente API zum Zeichnen und Bearbeiten von Grafiken auf mehreren Plattformen. Öffne Visual Studio und erstelle eine neue .NET MAUI-Anwendung. Öffne den NuGet-Paket-Manager und aktualisiere alle NuGet-Pakete, um sicherzustellen, dass dein Projekt die neuesten Abhängigkeiten verwendet. Installiere das NuGet-Paket SkiaSharp.Views.Maui.Control. In meinem Fall verwende ich die neueste stabile Version, die zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Beitrags 2.88.8 ist.

In der vergangenen Woche fand mit der Microsoft Build die wichtigste und größte Entwicklerkonferenz im Microsoft-Umfeld in Seattle statt. Mit Philipp, Marius und Martin waren drei meiner Kollegen auch live dabei, aber selbst wenn man nicht persönlich teilnehmen konnte, stehen eine Vielzahl von Session online zur Verfügung in diesem Beitrag möchte ich auf einige Session hinweisen, die man sich auf jeden Fall einmal anschauen sollte. Wie es eigentlich zu erwarten war, stand die diesjährige Build ganz im Zeichen von AI und Copilot, aber auch andere Produkte, wie Visual Studio oder .NET Aspire, standen auf der Agenda.

In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um mit Azure OpenAI zu arbeiten. Wie der Name schon vermuten lässt, handelt es sich um die OpenAI-Dienste, die innerhalb von Azure laufen und dort administriert werden. Die APIs sind nahezu identisch und man kann mit dem Azure.AI.OpenAI NuGet-Package sowohl mit OpenAI als auch Azure OpenAI kommunizieren. Da es sich bei Azure OpenAI um einen Dienst innerhalb on Azure handelt, benötigt man zunächst eine Subscription. Sollte diese noch nicht vorhanden sein, so kann man sich diese unter portal.azure.com einrichten

In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um mit OpenAI zu arbeiten. Dabei werde ich Schritt für Schritt aufzeigen, wie man den notwendigen Account anlegen und administrieren kann. Wir öffnen den Browser und navigieren auf platform.openai.com . Solltet ihr noch keinen Account bei OpenAI haben oder einen separaten Account nutzen wollt, klickt auf Sign up. Falls schon ein Account vorhanden ist, dann könnt ihr euch auch mit der Hilfe von Log in einloggen.

In diesem Beitrag möchte ich gerne auf ein paar Abkürzungen eingehen, welche im Umfeld der Künstlichen Intelligenz immer wieder auftreten. Dabei ist zu beachten, dass die meisten Abkürzungen einen englischen Ursprung haben, aber natürlich erfolgt eine Beschreibung in deutscher Sprache. AI – Artificial Intelligence Der Begriff bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz und Verhaltensweisen aufweisen. Diese künstlichen Systeme sind in der Lage, Aufgaben zu erlernen und eigenständige Schlussfolgerungen zu ziehen, ähnlich wie ein Mensch es tun würde. Sie können komplexe Probleme erkennen und Lösungen dafür finden, was sie zu einem wichtigen Werkzeug in vielen Bereichen macht, von der Wissenschaft bis zur Unterhaltung.

Seit geraumer Zeit ist der Begriff Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) aus unserem Sprachgebrauch nicht mehr wegzudenken. Im Oktober 2022 veröffentlichte OpenAI ChatGPT und ermöglichte es damit jedem, Künstliche Intelligenz zu nutzen. Seitdem sind zahlreiche neue Modelle und Dienste aufgetaucht, aber in diesem Beitrag möchten wir uns die Geschichte der KI genauer ansehen. Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz beginnt weit vor der Erfindung des Computers. Bereits im antiken Griechenland gab es Gedanken zu automatisierten Systemen und Maschinen. Diese Automatisierungsideen wurden weiterentwickelt und im 17. und 18. Jahrhundert begannen Wissenschaftler und Ingenieure, mechanische Geräte zu bauen, die bestimmte Aufgaben automatisch ausführen konnten. Diese frühen Formen der Automatisierung waren die Vorläufer der modernen KI.

Wer kennt es nicht, man startet ein neues .NET MAUI Projekt und ist dann die erste Zeit erst einmal damit beschäftigt, die leere Vorlage seinen Wünschen anzupassen. Man muss die notwendigen NuGet-Pakete installieren und Dinge, wie FontAwesome Schriftarten konfigurieren. Wäre es hier nicht hilfreich, wenn man direkt beim Anlegen der App Dinge wie Coding Styles, das Navigation-Pattern, Seiten und verschiedene Features angeben kann? Genau hier kommt die Visual Studio Erweiterung MAUI App Accelerator ins Spiel, welche ich euch kurz näher vorstellen möchte.

Wer kennt es nicht? Man entwickelt sein .NET Projekt und immer wieder gibt es Updates bei den NuGet Paketen, die man regelmäßig per Hand installieren muss. Abhilfe schafft hier das Kommandozeilen-Tool dotnet outdated. Dieses listet automatisch die möglichen Updates verschiedener Pakete auf und bietet sogar die Möglichkeit diese automatisch zu installieren. Zunächst müsst ihr das Tool isntallieren. Dazu öffnet ihr unter Windows einen Terminal und gebt den Befehl dotnet tool install --global dotnet-outdated-tool ein.

Bereits im Jahre 2018 habe ich hier in meinem Blog Lottie vorgestellt. Bei Lottie handelt es sich um eine Library aus der Feder von airbnb, welche Animationen nativ au zahlreichen Plattformen anzeigen möchten. Die Animationen lassen sich dabei bequem z.B. in After Effects erstellen und dann als JSON-Datei exportieren, die dann ganz einfach in verschiedene Apps integriert werden kann. Ich habe im im Jahre 2021 einen Blog-Post veröffentlicht, welche die Integration in Xamarin.Forms zeigt und nun ist es an der Zeit das ganze auch für .NET MAUI umzusetzen.

Hast du schon einmal versucht, einen lokalen Entwicklungsserver für ein Projekt zu starten, nur um festzustellen, dass der gewünschte Port bereits belegt ist? Dieses Problem kann besonders frustrierend sein, wenn du beispielsweise an einem Python-Backend arbeitest, welches standardmäßig auf Port 5000 läuft. In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du blockierte Ports unter Windows identifizieren und freigeben kannst, damit du deine Arbeit ohne Unterbrechungen fortsetzen kannst. Stell dir vor, du möchtest dein Python-Backend starten, aber beim Versuch, den Server auf Port 5000 zu starten, erhältst du eine Fehlermeldung, die darauf hinweist, dass der Zugriff auf den Port nicht möglich ist. Dies bedeutet in der Regel, dass eine andere Anwendung den Port bereits verwendet.

Schon wieder ist ein Jahr vorbei… Ganz nach dem Motto „The same procedure as last year“ möchte ich die Gelegenheit nutzen und gemeinsam mit euch einen Blick zurück auf das Jahr 2023 werfen, bevor wir auch eine Prognose für das Jahr 2024 tätigen. Rückblick: Webseite In diesem Jahr durfte ich wieder über 7000 Besucherinnen und Besucher auf meiner Webseite tsjdev-apps.de begrüßen, obwohl in der ersten Jahreshälfte keine Blog-Beiträge erschienen sind. Auch in der zweiten Jahreshälfte sind nicht viele Beiträge erschienen, aber ich gelobe hier Besserung. Wie schon im vergangenen Jahr konnte ich wieder über 8800 Seitenansichten generieren.

Man hört ja immer wieder von ChatGPT und die Möglichkeit, dass die künstliche Intelligenz Aufgaben übernehmen kann und einen bei verschiedenen Aufgaben unterstützen kann. Ich dachte mir einfach mal, dass ich versuchen möchte das klassische Snake-Spiel in Python mit der Hilfe von ChatGPT zu entwickeln. Zunächst habe ich ChatGPT unter der URL chat.openai.com geöffnet und den folgenden Prompt abgeschickt. Please help me to write a small python game: Snake. I’m completly new to the python programming. So please also explain how I can start developing and the game and why the steps are down in this order.