logo

TechCodeview

AI Python-opetusohjelmalla

Tässä AI ja Python opetusohjelma , tutustut tekoälyn (AI) perus- ja edistyksellisiin käsitteisiin Python-ohjelmointikielellä. Olitpa täysin aloittelija tai kokenut ammattilainen, tämä opetusohjelma on räätälöity vastaamaan oppimistarpeitasi ja tarjoaa askel askeleelta lähestymistapa masterointiin AI-tekniikat Pythonilla .

Peruskäsitteiden ymmärtämisestä edistyneiden algoritmien ja sovellusten tutkimiseen tämä opetusohjelma antaa sinulle välttämättömät taidot ja tiedot sukeltaaksesi tekoälyn jännittävään maailmaan. Halusitpa sitten rakentaa uraasi tekoälyssä tai parantaa olemassa olevia taitojasi, tämä opetusohjelma tarjoaa vankan perustan tekoälymatkallesi.



Miksi käyttää Pythonia tekoälyyn?

Python tarjoaa selkeän ja luettavan syntaksin, mikä tarjoaa sujuvan polun älykkäiden mallien oppimiseen ja rakentamiseen ilman monimutkaisia ​​koodirakenteita. Pythonin paras osa on sen rikas kirjastojen ja puitteiden ekosysteemi, jotka on räätälöity erityisesti tekoälyä ja koneoppimista varten. Pythonilla on vahva tekoälyn harrastajien, tutkijoiden ja kehittäjien yhteisö, jotka jakavat tietoa, näkemyksiä ja resursseja. Python AI -yhteisön yhteistyöhenki varmistaa, että apu on aina tavoitettavissa.

Tekoäly Pythonilla – Edellytykset

Tekoälyn matka vaatii vahva perusta python-ohjelmointiin ja varmistaaksesi, että sinulla on vahva ja vakaa lähtökohta, kehotamme sinua tutustumaan Python opetusohjelma , joka on korvaamaton resurssi sekä aloittelijoille että kokeneille kehittäjille.

AI Python-opetusohjelmalla

Täällä opit kaikki AI-konseptit Pythonilla. Ensinnäkin käsittelemme tekoälyä, mukaan lukien sen osa-alueet, kuten koneoppiminen, syväoppiminen, NLP ja Computer Vision. Lisäksi tutkimme trendikkäitä tekoälytekniikoita, kuten Generatiivinen AI ja paljon muuta.

Tekoäly

Tekoäly (AI) on tietokonejärjestelmä, joka pystyy suorittamaan tehtäviä, jotka vaativat ihmisen älykkyyttä. Tehtävät voivat sisältää ongelmanratkaisua, konekäännöstä, kuvien luomista ja päätöksentekoa. Tekoälyjärjestelmien ensisijainen tavoite on jäljitellä tai simuloida ihmisen kaltaisia ​​kognitiivisia toimintoja, jolloin koneet voivat selviytyä monimutkaisista tehtävistä ja mukautua vaihteleviin olosuhteisiin. Tekoälyn osajoukko sisältää koneoppimisen (ML), syväoppimisen (DL), luonnollisen kielen käsittelyn, tietokonenäön, robotiikan ja generatiivisen tekoälyn.

Näiden monimutkaisten mallien kehittämiseksi hyödynnämme python-kehyksiä, kuten Scikit-learry , TensorFlow ja PyTorch .

  • TensorFlow on Google Brain -tiimien kehittämä, ja se tarjoaa kattavan joukon työkaluja hermoverkkojen rakentamiseen ja kouluttamiseen.
  • PyTorch on Facebookin AI Research Labin (FAIR) kehittämä kehys, joka mahdollistaa helpon virheenkorjauksen ja intuitiivisemman mallinrakennusprosessin staattisiin kaavioihin verrattuna.
  • Scikit-Learn on käyttäjäystävällinen koneoppimiskirjasto, joka keskittyy ohjattuun ja ohjaamattomaan oppimiseen.

Nämä puitteet tarjoavat monipuolisuutta ja skaalautuvuutta, jotta kehittäjät ja tutkijat voivat luoda älykkäitä ratkaisuja monenlaisiin sovelluksiin.

i d e:n täysi muoto

AI Pythonilla - Koneoppiminen

Koneoppiminen on tekoälyn alakenttä, jonka avulla kehittäjät voivat keskittyä sellaisten algoritmien ja mallien kehittämiseen, joiden avulla tietokoneet voivat oppia ja tehdä ennusteita tai päätöksiä ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu.

Koneoppimistekniikoita on neljää tyyppiä:

  1. Ohjattu oppiminen
  2. Puoliohjattu oppiminen
  3. Ohjaamaton oppiminen
  4. Vahvistusoppiminen

Ohjattu oppiminen

Valvotussa koneoppimisessa algoritmi opetetaan nimetylle tietojoukolle, jossa jokainen tulo on paritettu vastaavan lähtönsä kanssa. Sovellus sisältää luokitus- ja regressiotehtävät.

Regressioalgoritmit

Luokittelualgoritmi

Ohjaamaton oppiminen

Valvomattomassa koneoppimisessa algoritmille tarjotaan nimeämätöntä dataa, ja sen tehtävänä on löytää kuvioita tai suhteita siitä. Algoritmin tavoitteena on saada dataan rakenteita tai ryhmiä. Ohjaamattoman oppimisen soveltaminen sisältää klusteroinnin ja ulottuvuuksien vähentämisen.

vastustaa jsonia javassa

Klusterointialgoritmit

Mittasuhteiden vähentäminen

Vahvistusoppiminen

Vahvistusoppimisessa algoritmi oppii olemalla vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa ja vastaanottamalla palautetta palkkioiden tai rangaistusten muodossa. Algoritmin tavoitteena on löytää optimaaliset strategiat tai toimet kumulatiivisten palkkioiden maksimoimiseksi ajan myötä. Sovellus sisältää pelaamista, robotiikkaa, autonomisia järjestelmiä. Suosituimmat vahvistusoppimisalgoritmit ovat:

  • Q-oppiminen
  • Mallipohjainen vahvistusoppiminen
  • Deep Q Network (DQN)
  • VAHVISTAA
  • Näyttelijä kriitikko
  • Monte Carlon politiikan arviointi
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Koneoppimisen menestyksestä huolimatta on useita rajoituksia, jotka johtivat syväoppimisen kehittämiseen ja käyttöönottoon. Koneoppimisen tärkeimmät rajoitukset ovat:

  • ML-mallit perustuvat käsintehtyihin ominaisuuksiin ja niiden suorituskyky rajoittuu näiden ominaisuuksien laatuun ja tarkoituksenmukaisuuteen. Informatiivisten ominaisuuksien poimiminen on siis haastavaa.
  • ML-algoritmit kamppailevat suuriulotteisten ja jäsentämättömien tietotyyppien, kuten kuvien, äänen ja tekstin, kanssa.
  • ML-mallien kyky mallintaa epälineaarisia ja monimutkaisia ​​suhteita on rajallinen.

Tekoäly Pythonilla – syväoppiminen

Syväoppiminen on koneoppimisen alakenttä. Syväoppimismalli saa inspiraationsa ihmisaivojen rakenteesta. Ihmisen aivot koostuvat miljardeista neuroneista, jotka kommunikoivat sähkökemiallisten signaalien kautta, ja DL:ssä keinotekoiset hermoverkot koostuvat solmuista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa painojen kanssa.

Syväoppimisen perusteet

Termi syvä syväoppiminen viittaa näiden verkkojen useisiin kerroksiin (syvyyteen), jolloin ne voivat oppia monimutkaisia ​​malleja ja ominaisuuksia laajoista tietojoukoista. Ymmärtääksemme perushermoverkon, meidän on rakennettava vankka pohja syväoppimisen hallitsemiselle seuraavien perusteiden avulla:

  • Gradientin laskeutumisalgoritmi
  • Takaisin eteneminen
  • Hyperparametrit
    • Aktivointitoiminnot
    • Aikakaudet
    • Häviötoiminto
    • Optimoijat
    • Erän koko
    • Oppimisaste
  • Häviötoiminnot

Deep Learning Architecture

Syväoppimisarkkitehtuurit ovat strukturoituja hermoverkkomalleja, jotka on suunniteltu helpottamaan monimutkaisia ​​oppimistehtäviä tunnistamalla automaattisesti mallit ja esitykset datasta. Alla on syvän oppimisen perusrakenteet:

Tekoäly Pythonilla – Natural Language Processing (NLP)

Luonnollisen kielen käsittely keskittyy tietokoneen ja ihmisen kielen vuorovaikutukseen. NLP:n avulla koneet voivat ymmärtää, tulkita ja luoda ihmisen kaltaista tekstiä, mikä mahdollistaa saumattoman viestinnän. Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) perusteet kattavat perusperiaatteet ja tekniikat, joiden avulla koneet voivat ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmiskieltä. Keskeisiä komponentteja ovat:

Tekstinkäsittely ja esitys

Tekstinkäsittely ja esitys NLP:ssä viittaavat tehtävään käsitellä ja muuntaa tekstidataa analyysi- ja koneoppimissovelluksia varten. Tekstinkäsittelyä käytetään tekstidatan käsittelemiseen ja valmistelemiseen analysointia varten, ja tekstin esittämiseen sisältyy tekstitietojen muuntaminen muotoon, jota koneet voivat käsitellä ja ymmärtää tehokkaasti. Alla on menetelmät tekstin käsittelyyn ja esittämiseen:

Tekstinkäsittely

  • Tokenointi
  • Varsinainen
  • Lemmatisaatio
  • Lopeta sanojen poistaminen
  • Tekstin normalisointi
  • Osa-of-Speech (POS) merkitseminen

Tekstin esitys

Leksinen semantiikka

Leksinen semantiikka keskittyy sanojen merkitykseen ja niiden suhteisiin kielessä ja tutkii, miten sanat välittävät merkityksen.

  • Sanan merkityksen yksiselitteisyys
  • Semanttinen samankaltaisuus

Tekoäly Pythonilla – Computer Vision

Computer Vision on monitieteinen tekoälyn kenttä, jonka avulla koneet voivat tulkita, analysoida ja ymmärtää visuaalista tietoa maailmasta aivan kuten ihmisen näköjärjestelmä. Se sisältää algoritmien ja järjestelmien kehittämisen, joiden avulla tietokoneet voivat saada näkemyksiä kuvista, videoista ja muista visuaalisista tiedoista, jolloin ne voivat tunnistaa esineitä, ymmärtää kohtauksia ja suorittaa tehtäviä, kuten kuvien luokittelua, objektien havaitsemista ja kasvojentunnistusta.

Kuvankäsittely ja muunnos

Kuvankäsittely ja muunnos viittaavat tekniikoihin ja menetelmiin, joita käytetään digitaalisten kuvien käsittelyyn ja parantamiseen. Näissä prosesseissa käytetään erilaisia ​​toimintoja kuvan ulkonäön, laadun tai tietosisällön muokkaamiseksi. Tässä ovat kuvankäsittelyyn ja muuntamiseen liittyvät keskeiset käsitteet:

  • Kuvan muunnos
  • Kuvanparannus
  • Kuvan teroitus
  • Reunojen tunnistus
  • Tasoitus ja sumentava kuva
  • Kuvan kohinaaminen
  • Väriavaruuden muunnos

Kuvantunnistusarkkitehtuurit

Kuvantunnistusarkkitehtuurit ovat erikoismalleja tai hermoverkkorakenteita, jotka on luotu kuvien kohteiden tunnistamiseen ja luokitteluun. Aikojen saatossa on löydetty lukuisia arkkitehtuureja. Jotkut kuvantunnistusmalleista on lueteltu alla:

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

Objektintunnistusarkkitehtuurit

Objektintunnistusarkkitehtuurit hyödyntävät syväoppimistekniikoita havaitakseen ja luokitellakseen kohteita, joilla on vaihteleva suunta. Kohteen havaitsemistekniikoissa on kaksi päätyyppiä kaksivaiheiset ilmaisimet ja yhden laukauksen ilmaisimet.

Kaksivaiheiset ilmaisimet

Kaksivaiheiset ilmaisimet noudattavat kaksivaiheista prosessia. Ensinnäkin ne luovat alueehdotuksia, jotka todennäköisesti sisältävät objekteja käyttämällä menetelmiä, kuten alueehdotusverkkoja (RPN). Toisessa vaiheessa nämä ehdotukset luokitellaan ja tarkennetaan lopullisen kohteen havaitsemisen saamiseksi. Jotkut kaksivaiheisista tunnistusmalleista ovat:

osittainen lateksijohdannainen
  • R-CNN (aluepohjainen konvoluutiohermoverkko)
  • Nopea R-CNN
  • Nopeampi R-CNN
  • Kaskadi R-CNN

Yhden laukauksen ilmaisimet

Single Shot Detectors -tunnistimet suorittavat kohteen havaitsemisen yhdellä eteenpäin kulkevalla verkon läpi. Ne ennustavat rajauslaatikot ja luokkatodennäköisyydet suoraan ennalta määritetyistä ankkurilaatikoista useissa asteikoissa. Esimerkkimalleja ovat:

  • YOLO (katsot vain kerran)
  • SSD (Single Shot Detector)

Kuvan segmentointiarkkitehtuurit

Kuvan segmentointiarkkitehtuurimallit, jotka luovat syötekuvan osioinnin erillisiin alueisiin tai objekteihin. Kukin kuvan pikseli on nimetty ja se liitetään tiettyyn segmenttiin. Kuvien segmentoinnin pääarkkitehtuurit ovat:

  • U-Net
  • K tarkoittaa klusterointia
  • Maski R-CNN
  • YOLOV8
  • Cascade Mask R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Tietokonenäöllä on ratkaiseva rooli erilaisissa sovelluksissa, mukaan lukien autonomiset ajoneuvot, lääketieteellinen kuva-analyysi, valvonta, lisätty todellisuus ja paljon muuta.

Tekoäly Pythonilla – Generatiivinen AI

Generatiiviset tekoälymallit ovat luovia malleja, jotka pystyvät luomaan uutta sisältöä, joka sisältää tyypillisesti kuvia, tekstiä, ääntä tai erilaisia ​​tietomuotoja. Tämä tekoälyn osa-alue on omistettu uusien ja monipuolisten tulosteiden tuottamiseen opittujen mallien ja rakenteiden perusteella.

Image Generation Architectures

Kuvanluontiarkkitehtuurit viittaavat erityisiin malleihin tai hermoverkkorakenteisiin, jotka on muotoiltu realististen kuvien luomista varten. Nämä arkkitehtuurit käyttävät generatiivisia malleja luodakseen visuaalista sisältöä, joka on sekä realistista että monipuolista. Alla on joitain huomionarvoisia esimerkkejä kuvanluontiarkkitehtuureista:

  • Vaihtelevat automaattiset kooderit
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Ehdollinen GAN (cGAN)
  • Wasserstein (WGAN)
  • Progressiivinen GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (vektorikvantisoitu muunnelma automaattinen kooderi)
  • Tyyliset GANit

Tekstin sukupolven arkkitehtuurit

Tekstin luontiarkkitehtuurit viittaavat erikoismalleihin tai hermoverkkorakenteisiin, jotka on luotu tuoreen tekstisisällön tuottamista varten. Nämä arkkitehtuurit käyttävät generatiivisia malleja tuottamaan tekstiä, joka on sekä johdonmukaista että asiayhteyteen sopivaa. Jotkut tekstin luomisen malleista ovat:

java papu

Audio Generation Architectures

Äänen tuottamiseen omistetut arkkitehtuurit ovat erikoistuneita hermoverkkomalleja, jotka on suunniteltu uudenlaisen äänisisällön tuottamiseen. Nämä rakenteet käyttävät generatiivisia malleja luomaan realistisia äänisekvenssejä. Jotkut merkittävimmistä äänen sukupolven artikkeleista ovat:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron 2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Matala ääni

Olemme navigoineet tekoälymatkan läpi ja käsitelleet mielenkiintoisia aiheita koneoppimisesta (ML), syväoppimisesta (DL), tietokonenäöstä (CV), generatiivisesta tekoälystä ja luonnollisen kielen käsittelystä (NLP). Pythonilla on tärkeä rooli älykkäiden, tyylikkäiden ja tehokkaiden ratkaisujen luomisessa. Python AI seisoo koodin ja älyn risteyksessä.

AI With Python Tutorial – UKK

1. Mikä on tekoäly (AI)?

Tekoäly (AI) viittaa ihmisälyn simulointiin koneissa, jotka on ohjelmoitu ajattelemaan ja toimimaan kuten ihmiset. Kuvittele koneita, jotka voivat oppia ja toimia kuin ihmiset! Se on tekoälyn perusidea. Kyse on siitä, että tietokoneista tulee tarpeeksi älykkäitä ratkaisemaan ongelmia, ymmärtämään tietoja ja jopa tekemään päätöksiä itsenäisesti, aivan kuten mekin.

2. Mitä eri AI-tyyppejä on?

On olemassa erilaisia ​​tapoja lähestyä tekoälyä, mutta tässä on kaksi pääluokkaa:

  • Kapea tekoäly: Tällaista näet useimmiten, kuten tekoälyassistentteja puhelimessasi tai itseajavissa autoissa. Se on hyvä tietyissä tehtävissä, mutta ei niin joustava kuin ihmiset .
  • Yleinen AI: Tämä on tekoälyn pyhä malja – koneita, jotka ovat yhtä älykkäitä kuin me, pystyvät oppimaan ja tekemään mitä tahansa, mitä ihmiset voivat. Olemme vielä kaukana siitä, mutta se on kiehtova tavoite!

3. Miksi Python on suosittu tekoälykehityksessä?

Python on kuin ystävällinen koodauskieli. Se on helppo oppia, tehokas, ja siinä on useita erityisesti tekoälyä varten suunniteltuja kirjastoja, kuten:

  • NumPy: Käsittelee numeroita kuin mestari.
  • Pandat: Järjestää tietosi steroideja koskevan laskentataulukon tapaan.
  • scikit-learn: Sisältää valmiita työkaluja yleisiin tekoälytehtäviin.
  • TensorFlow ja PyTorch: Rakenna monimutkaisia ​​tekoälymalleja, kuten kuvantunnistusta tai kielen kääntämistä varten.

4. Mitkä ovat uramahdollisuudet AI:ssa Pythonin kanssa?

Tekoäly on kukoistava ala, joten ihmisille, jotka osaavat rakentaa ja käyttää sitä, on valtava kysyntä. Python-taitojen avulla voit olla tekoälyinsinööri, tutkija, datatieteilijä tai jopa perustaa oman tekoälyllä toimivan yrityksen!

6. Voitko tehdä tekoälyä Pythonilla?

Pythonin rikas ekosysteemi tekee siitä ihanteellisen erilaisiin tekoälytehtäviin yksinkertaisista skriptien rakentamisesta monimutkaisiin malleihin. Suositut kirjastot, kuten TensorFlow ja PyTorch, tarjoavat tehokkaita työkaluja koneoppimiseen ja syväoppimiseen.

7. Mikä Python-versio on paras tekoälylle?

Vaikka molemmat Python 2 ja 3 on AI-sovelluksia, Python 3 on suositeltu valinta uusille projekteille paremman suorituskyvyn, turvallisuuden ja yhteisön tuen ansiosta. Useimmat tekoälykirjastot on jo optimoitu Python 3:lle.

8. Onko AI vaikea Pythonissa?

Vaikeus riippuu aikaisemmasta ohjelmointikokemuksestasi ja tietystä tekoälytehtävästä, jota käsittelet. Pythonin tekoälyn peruskäsitteet ovat suhteellisen helposti ymmärrettävissä, mutta monimutkaisten mallien rakentaminen vaatii syvempää ymmärrystä ja harjoittelua.