logo

TechCodeview

Vadnica za AI s Pythonom

V tem AI z vadnico Python , boste raziskovali temeljne in napredne koncepte umetne inteligence (AI) z uporabo programskega jezika Python. Ne glede na to, ali ste popolni začetnik ali izkušen strokovnjak, je ta vadnica prilagojena vašim učnim potrebam in ponuja pristop po korakih do obvladovanja Tehnike AI s Pythonom .

Od razumevanja osnovnih konceptov do raziskovanja naprednih algoritmov in aplikacij, ta vadnica vas opremi z osnovnimi veščinami in znanjem, da se potopite v vznemirljivi svet umetne inteligence. Ne glede na to, ali želite zgraditi svojo kariero na področju umetne inteligence ali izboljšati svoje obstoječe spretnosti, ta vadnica nudi trdne temelje za vaše potovanje z umetno inteligenco.



Zakaj uporabljati Python za AI?

Python zagotavlja jasno in berljivo sintakso, s čimer zagotavlja gladko pot do učenja in gradnje inteligentnih modelov brez zapletenih struktur kode. Najboljši del uporabe Pythona je njegov bogat ekosistem knjižnic in ogrodij, posebej prilagojenih za AI in strojno učenje. Python ima močno skupnost navdušencev nad AI, raziskovalcev in razvijalcev, ki si delijo znanje, vpoglede in vire. Sodelovalni duh skupnosti Python AI zagotavlja, da je pomoč vedno na dosegu roke.

AI s Pythonom – predpogoji

Potovanje umetne inteligence zahteva močne temelje v programiranju python in da zagotovite trdno izhodišče, vam priporočamo, da se obrnete na Vadnica za Python , ki služi kot neprecenljiv vir tako za začetnike kot za izkušene razvijalce.

Vadnica za AI s Pythonom

Tukaj se boste naučili vseh konceptov AI s Pythonom. Najprej pokrivamo AI, vključno z njegovimi vejami, kot so strojno učenje, globoko učenje, NLP in računalniški vid. Poleg tega raziskujemo trendovske tehnologije AI, vključno z Generative AI in še več.

Umetna inteligenca

Umetna inteligenca (AI) je računalniški sistem, ki je sposoben izvajati naloge, ki zahtevajo človeško inteligenco. Naloge lahko vključujejo reševanje problemov, strojno prevajanje, ustvarjanje slik in sprejemanje odločitev. Primarni cilj sistemov umetne inteligence je posnemanje ali simulacija kognitivnih funkcij, podobnih človeškim, kar omogoča strojem, da se spopadejo z zapletenimi nalogami in prilagodijo različnim okoliščinam. Podmnožica umetne inteligence vključuje strojno učenje (ML), globoko učenje (DL), obdelavo naravnega jezika, računalniški vid, robotiko in generativno umetno inteligenco.

Za razvoj teh zapletenih modelov uporabljamo okvire python, kot je Scikit-lear , TensorFlow in PyTorch .

  • TensorFlow so razvile skupine Google Brain in ponuja celovit nabor orodij za gradnjo in usposabljanje nevronskih mrež.
  • PyTorch je ogrodje, ki ga je razvil Facebookov AI Research lab (FAIR), omogoča enostavno odpravljanje napak in bolj intuitiven proces gradnje modela v primerjavi s statičnimi grafi.
  • Scikit-Learn je uporabniku prijazna knjižnica za strojno učenje, ki se osredotoča na nadzorovano in nenadzorovano učenje.

Ta ogrodja ponujajo vsestranskost in razširljivost, da razvijalcem in raziskovalcem omogočijo ustvarjanje inteligentnih rešitev v širokem spektru aplikacij.

branje iz datoteke csv v javi

AI s Pythonom – Strojno učenje

Strojno učenje je podpolje umetne inteligence, ki razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na razvoj algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje in sprejemanje napovedi ali odločitev, ne da bi bili izrecno programirani.

Obstajajo štiri vrste tehnik strojnega učenja:

  1. Nadzorovano učenje
  2. Polnadzorovano učenje
  3. Učenje brez nadzora
  4. Okrepitveno učenje

Nadzorovano učenje

Pri nadzorovanem strojnem učenju se algoritem uri na označenem naboru podatkov, kjer je vsak vhod seznanjen z ustreznim izhodom. Aplikacija vključuje naloge klasifikacije in regresije.

Regresijski algoritmi

Algoritem za razvrščanje

Učenje brez nadzora

Pri nenadzorovanem strojnem učenju so algoritmu na voljo neoznačeni podatki in njegova naloga je najti vzorce ali razmerja v njih. Cilj algoritma je inherentne strukture ali skupine v podatkih. Uporaba nenadzorovanega učenja vključuje združevanje v gruče in zmanjšanje dimenzionalnosti.

cp ukaz v linuxu

Algoritmi združevanja v gruče

  • K-pomeni
  • Hierarhično združevanje v gruče
  • DBSCAN

Zmanjšanje dimenzionalnosti

Okrepitveno učenje

Pri učenju z okrepitvijo se algoritem uči z interakcijo z okoljem in prejemanjem povratnih informacij v obliki nagrad ali kazni. Cilj algoritma je odkriti optimalne strategije ali dejanja za povečanje kumulativnih nagrad skozi čas. Aplikacija vključuje igranje iger, robotiko, avtonomne sisteme. Priljubljeni algoritmi učenja z okrepitvijo so:

  • Q-učenje
  • Učenje s krepitvijo na podlagi modela
  • Deep Q Network (DQN)
  • OKREPITI
  • Igralec Kritik
  • Ocena politike Monte Carlo
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Kljub uspehu strojnega učenja obstaja več omejitev, ki so privedle do razvoja in sprejetja globokega učenja. Ključne omejitve strojnega učenja so:

  • Modeli ML temeljijo na ročno izdelanih funkcijah, njihova zmogljivost pa je omejena na kakovost in ustreznost teh funkcij. Izločanje informativnih funkcij je torej zahtevno.
  • Algoritmi ML imajo težave z visokodimenzionalnimi in nestrukturiranimi tipi podatkov, kot so slike, zvok in besedilo.
  • Modeli ML imajo omejeno sposobnost modeliranja nelinearnih in kompleksnih odnosov.

AI s Pythonom – globoko učenje

Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja. Model globokega učenja črpa navdih iz strukture človeških možganov. Človeški možgani so sestavljeni iz milijard nevronov, ki komunicirajo prek elektrokemičnih signalov, v DL pa so umetne nevronske mreže sestavljene iz vozlišč, ki so med seboj povezana z utežmi.

Osnove globokega učenja

Izraz globoko v poglobljenem učenju se nanaša na več plasti (globina) teh omrežij, kar jim omogoča učenje zapletenih vzorcev in funkcij iz obsežnih naborov podatkov. Da bi razumeli osnovno nevronsko mrežo, moramo zgraditi trdno podlago za obvladovanje globokega učenja z uporabo naslednjih osnov:

  • Algoritem gradientnega spuščanja
  • Širjenje nazaj
  • Hiperparametri
    • Aktivacijske funkcije
    • Epohe
    • Funkcija izgube
    • Optimizatorji
    • Velikost serije
    • Stopnja učenja
  • Funkcije izgube

Arhitektura globokega učenja

Arhitekture globokega učenja so strukturirani modeli nevronskih mrež, zasnovani za olajšanje kompleksnih učnih nalog s samodejnim prepoznavanjem vzorcev in predstavitev v podatkih. Spodaj so temeljne strukture globokega učenja:

AI s Pythonom – obdelava naravnega jezika (NLP)

Obdelava naravnega jezika se osredotoča na interakcijo med računalniki in človeškim jezikom. NLP omogoča strojem, da razumejo, interpretirajo in generirajo človeško podobno besedilo, kar omogoča brezhibno komunikacijo. Osnove obdelave naravnega jezika (NLP) zajemajo temeljna načela in tehnike, ki omogočajo strojem razumevanje, interpretacijo in ustvarjanje človeškega jezika. Ključne komponente vključujejo:

Obdelava in predstavitev besedil

Obdelava besedila in predstavitev v NLP se nanašata na nalogo obdelave in preoblikovanja besedilnih podatkov za analizo in aplikacije strojnega učenja. Obdelava besedila se uporablja za manipulacijo in pripravo besedilnih podatkov za analizo, predstavitev besedila pa vključuje pretvorbo besedilnih informacij v obliko, ki jo lahko stroji učinkovito obdelajo in razumejo. Spodaj so metode za obdelavo in predstavitev besedila:

Obdelava besedila

  • Tokenizacija
  • Izhajanje
  • Lematizacija
  • Stop Words Removal
  • Normalizacija besedila
  • Označevanje z delom govora (POS).

Predstavitev besedila

Leksikalna semantika

Leksikalna semantika se osredotoča na pomen besed in njihove odnose v jeziku ter raziskuje, kako besede prenašajo pomen.

  • Razločevanje smisla besed
  • Pomenska podobnost

AI s Pythonom – računalniški vid

Računalniški vid je multidisciplinarno področje umetne inteligence, ki omogoča strojem interpretacijo, analizo in razumevanje vizualnih informacij iz sveta, podobno kot človeški vidni sistem. Vključuje razvoj algoritmov in sistemov, ki računalnikom omogočajo vpogled v slike, videoposnetke in druge vizualne podatke, kar jim omogoča prepoznavanje predmetov, razumevanje prizorov in izvajanje nalog, kot so klasifikacija slik, zaznavanje predmetov in prepoznavanje obraza.

Obdelava in preoblikovanje slik

Obdelava in preoblikovanje slik se nanašata na tehnike in metode, ki se uporabljajo za manipulacijo in izboljšanje digitalnih slik. Ti postopki vključujejo uporabo različnih operacij za spreminjanje videza, kakovosti ali informacijske vsebine slike. Tu so ključni pojmi, povezani z obdelavo in pretvorbo slik:

  • Preoblikovanje slike
  • Izboljšanje slike
  • Izostritev slike
  • Zaznavanje robov
  • Glajenje in zameglitev slike
  • Odpravljanje šumov slike
  • Transformacija barvnega prostora

Arhitekture za prepoznavanje slik

Arhitekture za prepoznavanje slik so specializirani modeli ali strukture nevronske mreže, ustvarjene z namenom prepoznavanja in kategoriziranja predmetov znotraj slik. Skozi čas so odkrili številne arhitekture. Nekateri modeli za prepoznavanje slik so navedeni spodaj:

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

Arhitekture za odkrivanje objektov

Arhitekture za odkrivanje objektov izkoriščajo tehnike globokega učenja za odkrivanje in razvrščanje predmetov z različnimi usmeritvami. Obstajata dve glavni vrsti tehnik zaznavanja predmetov: dvostopenjski detektorji in detektorji enega strela.

Dvostopenjski detektorji

Dvostopenjski detektorji sledijo dvostopenjskemu procesu. Najprej ustvarijo regionalne predloge, ki bodo verjetno vsebovali objekte, z uporabo metod, kot so regionalna omrežja (RPN). V drugem koraku se ti predlogi razvrstijo in izpopolnijo, da se pridobijo končna zaznavanja objektov. Nekateri od dvostopenjskih modelov zaznavanja so:

razvrsti arraylist v Javi
  • R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)
  • Hitri R-CNN
  • Hitrejši R-CNN
  • Cascade R-CNN

Detektorji posameznega strela

Detektorji posameznega strela izvedejo zaznavanje predmeta v enem samem prehodu naprej skozi omrežje. Napovedujejo omejevalne okvire in verjetnosti razreda neposredno iz vnaprej določenih sidrnih okvirjev na več lestvicah. Primeri modelov vključujejo:

  • YOLO (pogledaš samo enkrat)
  • SSD (detektor enega strela)

Arhitekture segmentacije slik

Modeli arhitekture segmentacije slike za ustvarjanje razdelitve vhodne slike na ločene regije ali predmete. Vsaka slikovna pika na sliki je označena in jo dodeli določenemu segmentu. Glavne arhitekture segmentacije slike vključujejo:

  • U-Net
  • K pomeni združevanje
  • Maska R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskadna maska ​​R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Računalniški vid ima ključno vlogo v različnih aplikacijah, vključno z avtonomnimi vozili, analizo medicinskih slik, nadzorom, razširjeno resničnostjo in še več.

AI s Pythonom – generativni AI

Generativni AI predstavlja kreativne modele, ki so sposobni ustvariti svežo vsebino, ki običajno vključuje slike, besedilo, zvok ali različne oblike podatkov. To področje umetne inteligence je namenjeno ustvarjanju novih in raznolikih rezultatov na podlagi naučenih vzorcev in struktur.

Arhitekture za generiranje slik

Arhitekture generiranja slik se nanašajo na specializirane modele ali strukture nevronskih mrež, oblikovane za generiranje realističnih slik. Te arhitekture uporabljajo generativne modele za ustvarjanje vizualne vsebine, ki je hkrati realistična in raznolika. Spodaj je nekaj omembe vrednih primerov arhitektur za ustvarjanje slik:

  • Variacijski samodejni kodirniki
  • Generativna kontradiktorna omrežja (GAN)
  • Pogojni GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progresivni GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (vektorsko kvantiziran variacijski samodejni kodirnik)
  • Slog GAN

Arhitekture za generiranje besedila

Arhitekture generiranja besedil se nanašajo na specializirane modele ali strukture nevronskih mrež, ustvarjene z namenom generiranja sveže besedilne vsebine. Te arhitekture uporabljajo generativne modele za ustvarjanje besedila, ki je hkrati koherentno in kontekstualno ustrezno. Nekateri modeli generiranja besedila so:

np std

Arhitekture avdio generacije

Arhitekture, namenjene ustvarjanju zvoka, so specializirani modeli nevronskih mrež, izdelani za ustvarjanje novih zvočnih vsebin. Te strukture uporabljajo generativne modele za ustvarjanje zvočnih sekvenc, ki so realistične. Nekateri vidni članki o ustvarjanju zvoka so:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Takotron2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Globok glas

Krmarili smo skozi potovanje umetne inteligence in pokrivali zanimive teme strojnega učenja (ML), globokega učenja (DL), računalniškega vida (CV), generativne umetne inteligence in obdelave naravnega jezika (NLP). Python igra pomembno vlogo pri oblikovanju inteligentnih rešitev z eleganco in učinkovitostjo. Python AI stoji na stičišču kode in inteligence.

Vadnica za AI s Pythonom – pogosta vprašanja

1. Kaj je umetna inteligenca (AI)?

Umetna inteligenca (AI) se nanaša na simulacijo človeške inteligence v strojih, ki so programirani za razmišljanje in delovanje kot ljudje. Predstavljajte si stroje, ki se lahko učijo in delujejo kot ljudje! To je osnovna ideja AI. Gre za to, da naredimo računalnike dovolj inteligentne, da rešujejo težave, razumejo informacije in celo sami sprejemajo odločitve, tako kot mi.

2. Katere so različne vrste AI?

Obstajajo različni načini pristopa k AI, vendar sta tu dve glavni kategoriji:

  • Ozki AI: To je vrsta, ki jo najpogosteje vidite, na primer pomočnike AI v telefonu ali samovozeče avtomobile. Dober je pri določenih nalogah, vendar ni tako prilagodljiv kot ljudje .
  • Splošni AI: To je sveti gral umetne inteligence – stroji, ki so tako inteligentni kot mi, sposobni se učiti in narediti vse, kar lahko ljudje. Še vedno smo daleč od tega, vendar je to fascinanten cilj!

3. Zakaj je Python priljubljen za razvoj AI?

Python je kot prijazen kodirni jezik. Je enostaven za učenje, zmogljiv in ima ogromno knjižnic, posebej zasnovanih za AI, kot so:

  • NumPy: S številkami ravna kot šampion.
  • Pande: Organizira vaše podatke kot preglednico na steroidih.
  • scikit-learn: Ima že pripravljena orodja za pogoste naloge AI.
  • TensorFlow in PyTorch: Zgradite kompleksne modele umetne inteligence, na primer za prepoznavanje slik ali jezikovno prevajanje.

4. Kakšne so karierne priložnosti v AI s Pythonom?

AI je cvetoče področje, zato obstaja veliko povpraševanje po ljudeh, ki vedo, kako ga zgraditi in uporabljati. Z veščinami Pythona bi lahko postali inženir AI, raziskovalec, podatkovni znanstvenik ali celo ustanovili svoje podjetje, ki ga poganja AI!

6. Ali lahko naredite AI s Pythonom?

Pythonov zaradi bogatega ekosistema je idealen za različne naloge umetne inteligence, od gradnje preprostih skriptov do kompleksnih modelov. Priljubljene knjižnice, kot sta TensorFlow in PyTorch, ponujajo zmogljiva orodja za strojno in globoko učenje.

7. Katera različica Pythona je najboljša za AI?

Medtem ko oba Python 2 in 3 imajo aplikacije AI, Python 3 je priporočena izbira za nove projekte zaradi boljše zmogljivosti, varnosti in podpore skupnosti. Večina knjižnic AI je že optimiziranih za Python 3.

8. Ali je AI v Pythonu težak?

Težavnost je odvisna od vaših predhodnih izkušenj s programiranjem in specifične naloge AI, ki se je lotevate. Osnovne koncepte umetne inteligence v Pythonu je mogoče razmeroma enostavno razumeti, vendar izgradnja kompleksnih modelov zahteva globlje razumevanje in prakso.