logo

TechCodeview

AI ar Python apmācība

Šajā AI ar Python apmācība , jūs izpētīsit mākslīgā intelekta (AI) fundamentālās un uzlabotās koncepcijas, izmantojot Python programmēšanas valodu. Neatkarīgi no tā, vai esat pilnīgs iesācējs vai pieredzējis profesionālis, šī apmācība ir pielāgota jūsu mācību vajadzībām, piedāvājot soli pa solim pieeja uz apgūšanu AI metodes ar Python .

No pamatjēdzienu izpratnes līdz progresīvu algoritmu un lietojumprogrammu izpētei šī apmācība sniedz jums nepieciešamās prasmes un zināšanas, lai ienirt aizraujošajā AI pasaulē. Neatkarīgi no tā, vai vēlaties veidot savu karjeru AI vai uzlabot esošās prasmes, šī apmācība nodrošina stabilu pamatu jūsu AI ceļojumam.



Kāpēc AI izmantot Python?

Python nodrošina skaidru un lasāmu sintaksi, tādējādi nodrošinot vienmērīgu ceļu, lai mācītos un izveidotu viedos modeļus bez sarežģītām koda struktūrām. Labākā Python izmantošanas daļa ir tā bagātīgā bibliotēku un ietvaru ekosistēma, kas īpaši pielāgota AI un mašīnmācībai. Python ir spēcīga AI entuziastu, pētnieku un izstrādātāju kopiena, kas dalās zināšanās, ieskatos un resursos. Python AI kopienas sadarbības gars nodrošina, ka palīdzība vienmēr ir sasniedzama.

AI ar Python — priekšnoteikumi

Mākslīgā intelekta ceļojums prasa spēcīgs pamats python programmēšanā un, lai nodrošinātu stabilu sākumpunktu, iesakām atsaukties uz Python apmācība , kas kalpo kā nenovērtējams resurss gan iesācējiem, gan pieredzējušiem izstrādātājiem.

AI ar Python apmācība

Šeit jūs uzzināsit visas AI koncepcijas, izmantojot Python. Pirmkārt, mēs aptveram AI, tostarp tās nozares, piemēram, mašīnmācīšanos, dziļo apmācību, NLP un Computer Vision. Turklāt mēs izpētām modernās AI tehnoloģijas, tostarp ģeneratīvo AI un citas.

Mākslīgais intelekts

Mākslīgais intelekts (AI) ir datorsistēma, kas spēj izpildīt uzdevumus, kuriem nepieciešams cilvēka intelekts. Uzdevumi var ietvert problēmu risināšanu, mašīntulkošanu, attēlu ģenerēšanu un lēmumu pieņemšanu. AI sistēmu galvenais mērķis ir atkārtot vai simulēt cilvēkam līdzīgas kognitīvās funkcijas, ļaujot mašīnām tikt galā ar sarežģītiem uzdevumiem un pielāgoties dažādiem apstākļiem. AI apakškopā ietilpst mašīnmācīšanās (ML), dziļā mācīšanās (DL), dabiskās valodas apstrāde, datorredze, robotika un ģeneratīvā AI.

Lai izstrādātu šos sarežģītos modeļus, mēs izmantojam python ietvarus, piemēram Scikit-mācīties , TensorFlow un PyTorch .

  • TensorFlow ir izstrādājušas Google Brain komandas, un tas nodrošina visaptverošu rīku komplektu neironu tīklu veidošanai un apmācībai.
  • PyTorch ir ietvars, ko izstrādājusi Facebook AI pētniecības laboratorija (FAIR), tā atvieglo vienkāršu atkļūdošanu un intuitīvāku modeļu veidošanas procesu, salīdzinot ar statiskām diagrammām.
  • Scikit-Learn ir lietotājam draudzīga mašīnmācīšanās bibliotēka, kas koncentrējas uz uzraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos.

Šīs sistēmas piedāvā daudzpusību un mērogojamību, lai izstrādātāji un pētnieki varētu radīt viedus risinājumus plašam lietojumu spektram.

mēģiniet noķert java bloku

AI ar Python - Mašīnmācība

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas ļauj izstrādātājiem koncentrēties uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas ļauj datoriem mācīties un pieņemt prognozes vai lēmumus bez tiešas programmēšanas.

Ir četri mašīnmācīšanās metožu veidi:

  1. Uzraudzīta mācīšanās
  2. Daļēji uzraudzīta apmācība
  3. Mācības bez uzraudzības
  4. Pastiprināšanas mācības

Uzraudzīta mācīšanās

Uzraudzītā mašīnmācībā algoritms tiek apmācīts, izmantojot marķētu datu kopu, kur katra ievade ir savienota pārī ar atbilstošo izvadi. Lietojumprogramma ietver klasifikācijas un regresijas uzdevumus.

Regresijas algoritmi

Klasifikācijas algoritms

Mācības bez uzraudzības

Neuzraudzītā mašīnmācībā algoritmam tiek nodrošināti nemarķēti dati, un tā uzdevums ir atrast modeļus vai attiecības tajā. Algoritma mērķis ir datos iekļaut struktūras vai grupas. Nepārraudzītas mācīšanās pielietojums ietver klasterizāciju un dimensiju samazināšanu.

Klasterizācijas algoritmi

Izmēru samazināšana

Pastiprināšanas mācības

Pastiprināšanas mācībās algoritms mācās, mijiedarbojoties ar vidi un saņemot atgriezenisko saiti atlīdzības vai sodu veidā. Algoritma mērķis ir atklāt optimālas stratēģijas vai darbības, lai laika gaitā maksimāli palielinātu kumulatīvo atlīdzību. Lietojumprogramma ietver spēļu spēlēšanu, robotiku, autonomas sistēmas. Populārie pastiprināšanas mācību algoritmi ir:

  • Q-mācības
  • Uz modeļiem balstīta pastiprināšanas mācīšanās
  • Deep Q tīkls (DQN)
  • PASTIPRINĀT
  • Aktieris Kritiķis
  • Montekarlo politikas novērtējums
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Neskatoties uz mašīnmācīšanās panākumiem, pastāv vairāki ierobežojumi, kas noveda pie dziļās mācīšanās izstrādes un ieviešanas. Galvenie mašīnmācīšanās ierobežojumi ir:

  • ML modeļi balstās uz rokām izstrādātām funkcijām, un to veiktspēja ir ierobežota ar šo funkciju kvalitāti un atbilstību. Tātad informatīvo funkciju iegūšana ir sarežģīta.
  • ML algoritmi cīnās ar liela izmēra un nestrukturētiem datu veidiem, piemēram, attēliem, audio un tekstu.
  • ML modeļu spēja modelēt nelineāras un sarežģītas attiecības ir ierobežota.

AI ar Python — dziļa mācīšanās

Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšnozare. Dziļās mācīšanās modelis smeļas iedvesmu no cilvēka smadzeņu struktūras. Cilvēka smadzenes sastāv no miljardiem neironu, kas sazinās ar elektroķīmiskiem signāliem, un DL gadījumā mākslīgie neironu tīkli sastāv no mezgliem, kas ir savstarpēji saistīti ar svariem.

Dziļās mācīšanās pamati

Termins dziļi padziļinātā apmācībā attiecas uz šo tīklu vairākiem slāņiem (dziļumu), ļaujot tiem apgūt sarežģītus modeļus un funkcijas no plašām datu kopām. Lai saprastu pamata neironu tīklu, mums ir jāveido stabils pamats dziļas mācīšanās apguvei, izmantojot šādus pamatus:

  • Gradienta nolaišanās algoritms
  • Pavairošana atpakaļ
  • Hiperparametri
    • Aktivizācijas funkcijas
    • Laikmeti
    • Zaudējuma funkcija
    • Optimizētāji
    • Partijas lielums
    • Mācību līmenis
  • Zaudējumu funkcijas

Deep Learning Architecture

Dziļās mācīšanās arhitektūras ir strukturēti neironu tīklu modeļi, kas izstrādāti, lai atvieglotu sarežģītus mācību uzdevumus, automātiski identificējot modeļus un attēlojumus datos. Tālāk ir norādītas dziļās mācīšanās pamatstruktūras:

np.random.rand

AI ar Python — dabiskās valodas apstrāde (NLP)

Dabiskās valodas apstrāde koncentrējas uz mijiedarbību starp datoru un cilvēka valodu. NLP ļauj mašīnām saprast, interpretēt un ģenerēt cilvēkiem līdzīgu tekstu, nodrošinot netraucētu saziņu. Dabiskās valodas apstrādes (NLP) pamati ietver pamatprincipus un paņēmienus, kas ļauj mašīnām saprast, interpretēt un ģenerēt cilvēka valodu. Galvenās sastāvdaļas ietver:

Teksta apstrāde un attēlošana

Teksta apstrāde un attēlošana NLP attiecas uz uzdevumu apstrādāt un pārveidot teksta datus analīzes un mašīnmācīšanās lietojumprogrammām. Teksta apstrāde tiek izmantota, lai manipulētu un sagatavotu teksta datus analīzei, un teksta attēlojums ietver teksta informācijas pārveidošanu formātā, ko mašīnas var efektīvi apstrādāt un saprast. Tālāk ir norādītas teksta apstrādes un attēlošanas metodes.

Teksta apstrāde

  • Tokenizācija
  • Izaugums
  • Lematizācija
  • Pārtraukt vārdu noņemšanu
  • Teksta normalizācija
  • Runas daļas (POS) marķēšana

Teksta attēlojums

Leksiskā semantika

Leksiskā semantika koncentrējas uz vārdu nozīmi un to attiecībām valodā un pēta, kā vārdi izsaka nozīmi.

  • Vārda sajūtas noskaidrošana
  • Semantiskā līdzība

AI ar Python — Computer Vision

Computer Vision ir daudznozaru mākslīgā intelekta joma, kas ļauj mašīnām interpretēt, analizēt un saprast vizuālo informāciju no pasaules, līdzīgi kā cilvēka vizuālā sistēma. Tas ietver algoritmu un sistēmu izstrādi, kas ļauj datoriem gūt ieskatu no attēliem, videoklipiem un citiem vizuāliem datiem, ļaujot tiem atpazīt objektus, izprast ainas un veikt tādus uzdevumus kā attēlu klasifikācija, objektu noteikšana un sejas atpazīšana.

Attēlu apstrāde un transformācija

Attēlu apstrāde un pārveidošana attiecas uz paņēmieniem un metodēm, ko izmanto digitālo attēlu manipulēšanai un uzlabošanai. Šie procesi ietver dažādu darbību veikšanu, lai mainītu attēla izskatu, kvalitāti vai informācijas saturu. Šeit ir galvenie jēdzieni, kas saistīti ar attēlu apstrādi un pārveidošanu:

  • Attēla transformācija
  • Attēla uzlabošana
  • Attēla asināšana
  • Malu noteikšana
  • Izlīdzinošs un izplūdušs attēls
  • Attēla trokšņa samazināšana
  • Krāsu telpas transformācija

Attēlu atpazīšanas arhitektūras

Attēlu atpazīšanas arhitektūras ir specializēti modeļi vai neironu tīklu struktūras, kas izveidotas, lai identificētu un klasificētu objektus attēlos. Laika gaitā ir atklātas daudzas arhitektūras. Daži attēlu atpazīšanas modeļi ir uzskaitīti zemāk:

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

Objektu noteikšanas arhitektūras

Objektu noteikšanas arhitektūras izmanto dziļas mācīšanās metodes, lai atklātu un klasificētu objektus ar dažādu orientāciju. Ir divi galvenie objektu noteikšanas paņēmienu veidi: divpakāpju detektori un viena šāviena detektori.

Divpakāpju detektori

Divpakāpju detektori seko divpakāpju procesam. Pirmkārt, tie ģenerē reģionu priekšlikumus, kas, iespējams, satur objektus, izmantojot tādas metodes kā reģiona priekšlikumu tīkli (RPN). Otrajā posmā šie priekšlikumi tiek klasificēti un pilnveidoti, lai iegūtu galīgos objektu noteikšanu. Daži no divu posmu noteikšanas modeļiem ir:

tring to int
  • R-CNN (reģionu konvolūcijas neironu tīkls)
  • Ātrs R-CNN
  • Ātrāks R-CNN
  • Kaskāde R-CNN

Viena šāviena detektori

Viena šāviena detektori veic objektu noteikšanu vienā pārejā caur tīklu. Tie prognozē ierobežojošās kastes un klašu varbūtības tieši no iepriekš definētām enkura kastēm vairākās skalās. Modeļu piemēri ietver:

  • YOLO (Tu skaties tikai vienreiz)
  • SSD (viena šāviena detektors)

Attēlu segmentācijas arhitektūras

Attēlu segmentācijas arhitektūras modeļi, lai izveidotu ievades attēla sadalīšanu atsevišķos reģionos vai objektos. Katrs attēla pikselis ir marķēts, piešķirot to noteiktam segmentam. Galvenās attēlu segmentācijas arhitektūras ietver:

  • U-Net
  • K nozīmē klasterizāciju
  • Maska R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskādes maska ​​R-CNN
  • PSPNet (piramīdas ainas parsēšanas tīkls)

Datorredzei ir izšķiroša nozīme dažādās lietojumprogrammās, tostarp autonomos transportlīdzekļos, medicīnisko attēlu analīzē, uzraudzībā, paplašinātajā realitātē un daudz ko citu.

AI ar Python — ģeneratīvais AI

Ģeneratīvie AI rekreatīvie modeļi, kas spēj ģenerēt jaunu saturu, kas parasti ietver attēlus, tekstu, audio vai dažādas datu formas. Šī AI joma ir veltīta jaunu un daudzveidīgu rezultātu radīšanai, pamatojoties uz apgūtiem modeļiem un struktūrām.

Attēlu ģenerēšanas arhitektūras

Attēlu ģenerēšanas arhitektūras attiecas uz specializētiem modeļiem vai neironu tīklu struktūrām, kas izstrādātas reālistisku attēlu ģenerēšanai. Šīs arhitektūras izmanto ģeneratīvus modeļus, lai izveidotu vizuālu saturu, kas ir gan reālistisks, gan daudzveidīgs. Tālāk ir sniegti daži ievērības cienīgi attēlu ģenerēšanas arhitektūru piemēri:

  • Variāciju autokodētāji
  • Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli (GAN)
  • Nosacīta GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progresīvais GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (vektora kvantizēts variācijas automātiskais kodētājs)
  • Stila GAN

Teksta ģenerēšanas arhitektūras

Teksta ģenerēšanas arhitektūras attiecas uz specializētiem modeļiem vai neironu tīklu struktūrām, kas izveidotas, lai ģenerētu jaunu teksta saturu. Šīs arhitektūras izmanto ģeneratīvos modeļus, lai izveidotu tekstu, kas ir gan saskaņots, gan kontekstuāli piemērots. Daži no teksta ģenerēšanas modeļiem ir:

saraksta izveide Java

Audio ģenerēšanas arhitektūras

Arhitektūras, kas paredzētas audio ģenerēšanai, ir specializēti neironu tīklu modeļi, kas izstrādāti, lai radītu jaunu audio saturu. Šīs struktūras izmanto ģeneratīvus modeļus, lai izveidotu reālistiskas skaņu sekvences. Daži no ievērojamākajiem audio paaudzes rakstiem ir:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Takotrons 2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Dziļa balss

Mēs esam izgājuši AI ceļojumu un apskatījuši interesantas tēmas par mašīnmācīšanos (ML), dziļo mācīšanos (DL), datorredzi (CV), ģeneratīvo AI un dabiskās valodas apstrādi (NLP). Python ir svarīga loma viedo risinājumu izstrādē ar eleganci un efektivitāti. Python AI stāv koda un intelekta krustpunktā.

AI ar Python apmācība — FAQ

1. Kas ir mākslīgais intelekts (AI)?

Mākslīgais intelekts (AI) attiecas uz cilvēka intelekta simulāciju mašīnās, kas ir ieprogrammētas domāt un rīkoties kā cilvēki. Iedomājieties mašīnas, kas var mācīties un rīkoties kā cilvēki! Tā ir AI pamatideja. Tas viss ir saistīts ar to, lai datori būtu pietiekami inteliģenti, lai atrisinātu problēmas, izprastu informāciju un pat pieņemtu lēmumus, tāpat kā mēs.

2. Kādi ir dažādi AI veidi?

Ir dažādi veidi, kā piekļūt AI, taču šeit ir divas galvenās kategorijas:

  • Šaurs AI: Tas ir veids, ko redzat visbiežāk, piemēram, AI palīgus tālrunī vai pašbraucošās automašīnas. Tas labi veic konkrētus uzdevumus, taču nav tik elastīgs kā cilvēki .
  • Vispārīgs AI: Šis ir mākslīgā intelekta svētais grāls — mašīnas, kas ir tikpat gudras kā mēs, spēj mācīties un darīt visu, ko spēj cilvēki. Mēs vēl esam tālu no tā, bet tas ir aizraujošs mērķis!

3. Kāpēc Python ir populārs AI izstrādei?

Python ir kā draudzīga kodēšanas valoda. Tas ir viegli apgūstams, jaudīgs, un tajā ir daudz bibliotēku, kas īpaši izstrādātas AI, piemēram:

  • NumPy: Ar skaitļiem rīkojas kā čempions.
  • Pandas: Sakārto jūsu datus kā steroīdu izklājlapu.
  • scikit-learn: Ir gatavi rīki izplatītākajiem AI uzdevumiem.
  • TensorFlow un PyTorch: Veidojiet sarežģītus AI modeļus, piemēram, attēlu atpazīšanai vai valodas tulkošanai.

4. Kādas ir karjeras iespējas AI ar Python?

AI ir plaukstoša joma, tāpēc ir milzīgs pieprasījums pēc cilvēkiem, kuri zina, kā to izveidot un izmantot. Izmantojot Python prasmes, jūs varētu būt AI inženieris, pētnieks, datu zinātnieks vai pat izveidot savu ar AI darbinātu biznesu!

6. Vai jūs varat veikt AI ar Python?

Python's bagāta ekosistēma padara to ideāli piemērotu dažādiem AI uzdevumiem, sākot no vienkāršu skriptu veidošanas līdz sarežģītiem modeļiem. Populāras bibliotēkas, piemēram, TensorFlow un PyTorch, nodrošina jaudīgus rīkus mašīnmācībai un dziļai apguvei.

7. Kura Python versija ir vislabākā AI?

Kamēr gan Python 2 un 3 ir AI lietojumprogrammas, Ieteicamā izvēle ir Python 3 jauniem projektiem labākas veiktspējas, drošības un kopienas atbalsta dēļ. Lielākā daļa AI bibliotēku jau ir optimizētas Python 3.

8. Vai Python AI ir grūts?

Grūtības ir atkarīgas no jūsu iepriekšējās programmēšanas pieredzes un konkrētā AI uzdevuma, ar kuru jūs veicat. Pamata AI koncepcijas Python var uztvert salīdzinoši viegli, taču sarežģītu modeļu veidošanai ir nepieciešama dziļāka izpratne un prakse.