logo

TechCodeview

AI su Python pamoka

Šiame AI su Python pamoka Naudodami Python programavimo kalbą išnagrinėsite pagrindines ir pažangias dirbtinio intelekto (AI) koncepcijas. Nesvarbu, ar esate pradedantysis, ar patyręs profesionalas, ši pamoka yra pritaikyta jūsų mokymosi poreikiams tenkinti ir siūlo žingsnis po žingsnio metodas įvaldyti AI metodai su Python .

Nuo pagrindinių sąvokų supratimo iki pažangių algoritmų ir programų tyrinėjimo – ši mokymo programa suteikia jums būtinų įgūdžių ir žinių, kad galėtumėte pasinerti į jaudinantį AI pasaulį. Nesvarbu, ar norite kurti savo karjerą DI, ar patobulinti turimus įgūdžius, ši pamoka suteikia tvirtą pagrindą jūsų AI kelionei.



Kodėl dirbtiniam intelektui naudoti Python?

Python suteikia aiškią ir skaitomą sintaksę, todėl suteikia sklandų kelią mokytis ir kurti intelektualius modelius be sudėtingų kodų struktūrų. Geriausia „Python“ naudojimo dalis yra turtinga bibliotekų ir sistemų, specialiai pritaikytų dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi, ekosistema. Python turi stiprią AI entuziastų, tyrėjų ir kūrėjų bendruomenę, kuri dalijasi žiniomis, įžvalgomis ir ištekliais. Python AI bendruomenės bendradarbiavimo dvasia užtikrina, kad pagalba visada būtų pasiekiama.

AI su Python – būtinos sąlygos

Dirbtinio intelekto kelionė reikalauja stiprus python programavimo pagrindas ir norėdami užtikrinti tvirtą pradinį tašką, raginame kreiptis į Python pamoka , kuris yra neįkainojamas šaltinis tiek pradedantiesiems, tiek patyrusiems kūrėjams.

AI su Python pamoka

Čia išmoksite visas AI sąvokas naudodami Python. Pirma, mes apimame AI, įskaitant jo šakas, tokias kaip mašininis mokymasis, gilus mokymasis, NLP ir kompiuterio vizija. Be to, tyrinėjame madingas AI technologijas, įskaitant generuojamąjį AI ir kt.

Dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas (AI) yra kompiuterinė sistema, galinti atlikti užduotis, kurioms reikalingas žmogaus intelektas. Užduotys gali apimti problemų sprendimą, mašininį vertimą, vaizdų generavimą ir sprendimų priėmimą. Pagrindinis AI sistemų tikslas yra atkartoti arba imituoti į žmogų panašias pažinimo funkcijas, leidžiančias mašinoms atlikti sudėtingas užduotis ir prisitaikyti prie įvairių aplinkybių. AI pogrupis apima mašininį mokymąsi (ML), giluminį mokymąsi (DL), natūralios kalbos apdorojimą, kompiuterinį regėjimą, robotiką ir generatyvųjį AI.

Norėdami sukurti šiuos sudėtingus modelius, naudojame python sistemas, tokias kaip Scikit-mokykis , TensorFlow ir PyTorch .

  • „TensorFlow“ sukūrė „Google Brain“ komandos, jame pateikiamas išsamus įrankių rinkinys neuroniniams tinklams kurti ir mokyti.
  • „PyTorch“ yra „Facebook“ AI tyrimų laboratorijos (FAIR) sukurta sistema, kuri palengvina lengvą derinimą ir intuityvesnį modelio kūrimo procesą, palyginti su statiniais grafikais.
  • Scikit-Learn yra patogi mašininio mokymosi biblioteka, kurioje daugiausia dėmesio skiriama prižiūrimam ir neprižiūrimam mokymuisi.

Šios sistemos siūlo universalumą ir mastelį, kad kūrėjai ir mokslininkai galėtų kurti pažangius sprendimus įvairiose programose.

gimp pašalinti vandens ženklą

AI su Python - Mašininis mokymasis

Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto polaukis, leidžiantis kūrėjams sutelkti dėmesį į algoritmų ir modelių kūrimą, leidžiančius kompiuteriams mokytis ir daryti prognozes ar sprendimus be aiškiai užprogramuotų.

Yra keturi mašininio mokymosi metodų tipai:

  1. Prižiūrimas mokymasis
  2. Pusiau prižiūrimas mokymasis
  3. Mokymasis be priežiūros
  4. Sustiprinimo mokymasis

Prižiūrimas mokymasis

Taikant prižiūrimą mašininį mokymąsi, algoritmas mokomas naudojant pažymėtą duomenų rinkinį, kuriame kiekviena įvestis yra suporuota su atitinkama išvestimi. Programoje yra klasifikavimo ir regresijos užduotys.

Regresijos algoritmai

Klasifikavimo algoritmas

Mokymasis be priežiūros

Neprižiūrimo mašininio mokymosi atveju algoritmui pateikiami nepažymėti duomenys ir jam pavesta surasti šablonus ar ryšius. Algoritmo tikslas yra duomenų struktūras ar grupes. Neprižiūrimo mokymosi taikymas apima grupavimą ir matmenų mažinimą.

Klasterizacijos algoritmai

Matmenų mažinimas

Sustiprinimo mokymasis

Sustiprinimo mokymosi metu algoritmas mokosi sąveikaudamas su aplinka ir gaudamas grįžtamąjį ryšį atlygio ar nuobaudų pavidalu. Algoritmo tikslas – atrasti optimalias strategijas ar veiksmus, siekiant maksimaliai padidinti kaupiamąjį atlygį laikui bėgant. Programoje yra žaidimų, robotų, autonominių sistemų. Populiariausi sustiprinimo mokymosi algoritmai yra šie:

  • Q mokymasis
  • Modeliu pagrįstas stiprinimo mokymasis
  • Deep Q tinklas (DQN)
  • SUSTIPRINTI
  • Aktorius Kritikas
  • Monte Karlo politikos vertinimas
  • SARSA (state-Action-Reward-State-Action)

Nepaisant mašininio mokymosi sėkmės, yra keletas apribojimų, dėl kurių buvo kuriamas ir naudojamas gilus mokymasis. Pagrindiniai mašininio mokymosi apribojimai yra šie:

šrifto dydžiai lateksu
  • ML modeliai remiasi rankomis sukurtomis funkcijomis, o jų veikimas apsiriboja šių funkcijų kokybe ir tinkamumu. Taigi, išgauti informacines funkcijas yra sudėtinga.
  • ML algoritmai kovoja su didelių matmenų ir nestruktūrizuotų duomenų tipais, tokiais kaip vaizdai, garsas ir tekstas.
  • ML modelių galimybės modeliuoti netiesinius ir sudėtingus ryšius yra ribotos.

AI su Python – gilus mokymasis

Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi sritis. Gilaus mokymosi modelis įkvėpimo semiasi iš žmogaus smegenų struktūros. Žmogaus smegenis sudaro milijardai neuronų, kurie bendrauja per elektrocheminius signalus, o DL dirbtiniai neuroniniai tinklai susideda iš mazgų, kurie yra tarpusavyje susiję su svoriais.

Giluminio mokymosi pagrindai

Terminas gilus mokymasis reiškia kelis šių tinklų sluoksnius (gylį), leidžiančius jiems išmokti sudėtingų modelių ir funkcijų iš didžiulių duomenų rinkinių. Norėdami suprasti pagrindinį neuroninį tinklą, turime sukurti tvirtą pagrindą giliam mokymuisi, naudodami šiuos pagrindus:

  • Gradiento nusileidimo algoritmas
  • Atgalinis dauginimas
  • Hiperparametrai
    • Aktyvinimo funkcijos
    • Epochos
    • Praradimo funkcija
    • Optimizatoriai
    • Partijos dydis
    • Mokymosi norma
  • Praradimo funkcijos

Gilaus mokymosi architektūra

Giluminio mokymosi architektūros yra struktūriniai neuroninių tinklų modeliai, skirti palengvinti sudėtingas mokymosi užduotis, automatiškai identifikuojant duomenų šablonus ir reprezentacijas. Žemiau pateikiamos pagrindinės gilaus mokymosi struktūros:

AI su Python – natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Natūralios kalbos apdorojimas daugiausia dėmesio skiria kompiuterių ir žmogaus kalbos sąveikai. NLP leidžia mašinoms suprasti, interpretuoti ir generuoti į žmogų panašų tekstą, o tai leidžia sklandžiai bendrauti. Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) pagrindai apima pagrindinius principus ir metodus, leidžiančius mašinoms suprasti, interpretuoti ir generuoti žmogaus kalbą. Pagrindiniai komponentai apima:

Teksto apdorojimas ir vaizdavimas

Teksto apdorojimas ir vaizdavimas NLP reiškia užduotį tvarkyti ir transformuoti tekstinius duomenis analizės ir mašininio mokymosi programoms. Teksto apdorojimas naudojamas manipuliuoti ir paruošti tekstinius duomenis analizei, o teksto vaizdavimas apima tekstinės informacijos konvertavimą į formatą, kurį gali efektyviai apdoroti ir suprasti mašinos. Toliau pateikiami teksto apdorojimo ir vaizdavimo būdai:

Teksto apdorojimas

  • Tokenizavimas
  • Kamieninės
  • Lematizacija
  • Sustabdyti žodžių šalinimą
  • Teksto normalizavimas
  • Dalies kalbos (POS) žymėjimas

Teksto vaizdavimas

Leksinė semantika

Leksinė semantika sutelkia dėmesį į žodžių reikšmę ir jų santykius kalboje ir tiria, kaip žodžiai perteikia prasmę.

  • Žodžio prasmės išaiškinimas
  • Semantinis panašumas

AI su Python – kompiuterinė vizija

Kompiuterinė vizija yra daugiadisciplinė dirbtinio intelekto sritis, leidžianti mašinoms interpretuoti, analizuoti ir suprasti vaizdinę pasaulio informaciją, panašiai kaip žmogaus regėjimo sistema. Tai apima algoritmų ir sistemų kūrimą, leidžiančius kompiuteriams gauti įžvalgų iš vaizdų, vaizdo įrašų ir kitų vaizdinių duomenų, leidžiančių atpažinti objektus, suprasti scenas ir atlikti tokias užduotis kaip vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas ir veido atpažinimas.

Vaizdo apdorojimas ir transformavimas

Vaizdo apdorojimas ir transformavimas reiškia skaitmeninių vaizdų manipuliavimo ir tobulinimo būdus ir metodus. Šie procesai apima įvairių operacijų taikymą vaizdo išvaizdai, kokybei ar informacijos turiniui pakeisti. Čia pateikiamos pagrindinės sąvokos, susijusios su vaizdo apdorojimu ir transformavimu:

  • Vaizdo transformacija
  • Vaizdo tobulinimas
  • Vaizdo ryškinimas
  • Kraštų aptikimas
  • Išlyginamas ir suliejamas vaizdas
  • Vaizdo triukšmo slopinimas
  • Spalvų erdvės transformacija

Vaizdo atpažinimo architektūros

Vaizdo atpažinimo architektūros yra specializuoti modeliai arba neuroninių tinklų struktūros, sukurtos vaizdų objektams identifikuoti ir suskirstyti į kategorijas. Per visą laiką buvo atrasta daugybė architektūrų. Kai kurie vaizdo atpažinimo modeliai yra išvardyti žemiau:

  • AlexNet
  • VGGNet
  • GoogleLeNet
  • ResNet
  • MobileNet
  • Xception
  • EfficientNet
  • DenseNet

Objektų aptikimo architektūros

Objektų aptikimo architektūros naudoja gilaus mokymosi metodus, kad aptiktų ir klasifikuotų skirtingos orientacijos objektus. Yra du pagrindiniai objektų aptikimo metodų tipai – dviejų pakopų detektoriai ir vieno šūvio detektoriai.

Dviejų pakopų detektoriai

Dviejų pakopų detektoriai atlieka dviejų pakopų procesą. Pirma, jie generuoja regiono pasiūlymus, kuriuose gali būti objektai, naudodami tokius metodus kaip regiono pasiūlymų tinklai (RPN). Antrame etape šie pasiūlymai klasifikuojami ir patobulinami, kad būtų galima nustatyti galutinius objektus. Kai kurie iš dviejų etapų aptikimo modelių yra šie:

Java pavyzdys
  • R-CNN (regioninis konvoliucinis neuronų tinklas)
  • Greitas R-CNN
  • Greitesnis R-CNN
  • Kaskados R-CNN

Vieno šūvio detektoriai

Vieno šūvio detektoriai atlieka objekto aptikimą vienu pirminiu praėjimu per tinklą. Jie numato ribojančius langelius ir klasių tikimybes tiesiai iš iš anksto nustatytų inkaro dėžių keliose skalėse. Modelių pavyzdžiai:

  • YOLO (jūs žiūrite tik vieną kartą)
  • SSD (vieno kadro detektorius)

Vaizdo segmentavimo architektūros

Vaizdo segmentavimo architektūros modeliai, skirti sukurti įvesties vaizdą į atskirus regionus arba objektus. Kiekvienas vaizdo pikselis yra pažymėtas etikete, priskiriant jį tam tikram segmentui. Pagrindinės vaizdo segmentavimo architektūros yra šios:

  • U-Net
  • K reiškia grupavimą
  • Kaukė R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskadinė kaukė R-CNN
  • PSPNet (piramidės scenos analizavimo tinklas)

Kompiuterinė vizija atlieka lemiamą vaidmenį įvairiose programose, įskaitant autonomines transporto priemones, medicininių vaizdų analizę, stebėjimą, papildytą realybę ir kt.

AI su Python – generuojantis AI

Generatyvūs dirbtinio intelekto modeliai, galintys generuoti naują turinį, paprastai apimantį vaizdus, ​​tekstą, garsą ar įvairias duomenų formas. Ši AI sritis skirta naujoms ir įvairioms rezultatams, pagrįstiems išmoktais modeliais ir struktūromis, gaminti.

Vaizdo generavimo architektūros

Vaizdų generavimo architektūra reiškia specializuotus modelius arba neuroninių tinklų struktūras, sukurtas tikroviškų vaizdų generavimui. Šios architektūros naudoja generatyvius modelius, kad sukurtų tikrovišką ir įvairų vaizdinį turinį. Žemiau yra keletas vertų dėmesio vaizdų generavimo architektūrų pavyzdžių:

  • Variaciniai automatiniai kodavimo įrenginiai
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Sąlyginis GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progresyvus GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (vektorinis kvantuotas variacinis automatinis kodavimo įrenginys)
  • Stiliaus GAN

Teksto generavimo architektūros

Teksto generavimo architektūra reiškia specializuotus modelius arba neuroninių tinklų struktūras, sukurtas siekiant generuoti naują tekstinį turinį. Šios architektūros naudoja generatyvius modelius, kad sukurtų nuoseklų ir kontekstui tinkamą tekstą. Kai kurie teksto generavimo modeliai yra šie:

medžio perėjimas

Garso generavimo architektūros

Garso generavimui skirtos architektūros yra specializuoti neuroninių tinklų modeliai, sukurti siekiant sukurti naują garso turinį. Šios struktūros naudoja generatyvius modelius, kad sukurtų tikroviškas garso sekas. Kai kurie garsūs garso generavimo straipsniai yra šie:

  • „WaveNet“.
  • WaveGAN
  • Takotronas 2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Gilus balsas

Perėjome dirbtinio intelekto kelionę ir apžvelgėme įdomias mašininio mokymosi (ML), giluminio mokymosi (DL), kompiuterinio matymo (CV), generatyvaus AI ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) temas. Python vaidina svarbų vaidmenį kuriant protingus sprendimus, pasižyminčius elegancija ir efektyvumu. Python AI stovi kodo ir intelekto sankirtoje.

AI su Python mokymo programa – DUK

1. Kas yra dirbtinis intelektas (DI)?

Dirbtinis intelektas (AI) reiškia žmogaus intelekto modeliavimą mašinose, kurios užprogramuotos mąstyti ir elgtis kaip žmonės. Įsivaizduokite mašinas, kurios gali mokytis ir veikti kaip žmonės! Tai yra pagrindinė AI idėja. Viskas apie tai, kad kompiuteriai būtų pakankamai protingi, kad galėtų išspręsti problemas, suprasti informaciją ir net priimti sprendimus patys, kaip ir mes.

2. Kokie yra skirtingi AI tipai?

Yra įvairių būdų, kaip kreiptis į AI, tačiau čia yra dvi pagrindinės kategorijos:

  • Siauras AI: Tai yra tai, ką dažniausiai matote, pvz., AI padėjėjai telefone ar savarankiškai važiuojantys automobiliai. Jis gerai atlieka konkrečias užduotis, bet ne toks lankstus kaip žmonės .
  • Bendras AI: Tai yra AI šventasis gralis – mašinos, kurios yra tokios pat protingos kaip ir mes, gali mokytis ir daryti viską, ką gali žmonės. Mums dar toli iki to, bet tai žavus tikslas!

3. Kodėl Python yra populiarus kuriant AI?

Python yra tarsi draugiška kodavimo kalba. Jį lengva išmokti, jis yra galingas ir turi daugybę bibliotekų, specialiai sukurtų dirbtiniam intelektui, pavyzdžiui:

  • NumPy: Su skaičiais elgiasi kaip čempionas.
  • Pandos: Sutvarko jūsų duomenis kaip steroidų skaičiuoklę.
  • scikit-learn: Turi paruoštus įrankius įprastoms AI užduotims atlikti.
  • „TensorFlow“ ir „PyTorch“: Kurkite sudėtingus AI modelius, pvz., vaizdų atpažinimui ar kalbos vertimui.

4. Kokios yra AI su Python karjeros galimybės?

AI yra klestinti sritis, todėl žmonių, kurie žino, kaip jį kurti ir naudoti, paklausa yra didžiulė. Turėdami Python įgūdžius galite būti AI inžinieriumi, tyrėju, duomenų mokslininku ar net pradėti savo dirbtinio intelekto verslą!

6. Ar galite atlikti AI su Python?

Python's Dėl turtingos ekosistemos jis puikiai tinka įvairioms AI užduotims, nuo paprastų scenarijų kūrimo iki sudėtingų modelių. Populiarios bibliotekos, tokios kaip TensorFlow ir PyTorch, teikia galingus mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi įrankius.

7. Kuri Python versija yra geriausia dirbtiniam intelektui?

Nors abu Python 2 ir 3 turėti AI programas, Python 3 yra rekomenduojamas pasirinkimas naujiems projektams dėl geresnio našumo, saugumo ir bendruomenės paramos. Dauguma AI bibliotekų jau yra optimizuotos Python 3.

8. Ar AI sunkus Python?

Sunkumas priklauso nuo jūsų ankstesnės programavimo patirties ir konkrečios AI užduoties, kurią sprendžiate. Pagrindinės „Python“ AI koncepcijos gali būti gana lengvai suvokiamos, tačiau kuriant sudėtingus modelius reikia gilesnio supratimo ir praktikos.