logo

TechCodeview

Tutorial AI cu Python

In acest Tutorial AI cu Python , veți explora conceptele fundamentale și avansate ale inteligenței artificiale (AI) folosind limbajul de programare Python. Indiferent dacă sunteți un începător complet sau un profesionist cu experiență, acest tutorial este adaptat pentru a vă satisface nevoile de învățare, oferind o abordare pas cu pas la stăpânire Tehnici AI cu Python .

De la înțelegerea conceptelor de bază până la explorarea algoritmilor și aplicațiilor avansate, acest tutorial vă echipează cu abilitățile și cunoștințele esențiale pentru a vă scufunda în lumea captivantă a AI. Indiferent dacă doriți să vă construiți cariera în AI sau să vă îmbunătățiți abilitățile existente, acest tutorial oferă o bază solidă pentru călătoria dvs. în AI.



De ce să folosiți Python pentru AI?

Piton oferă o sintaxă clară și lizibilă, prin urmare, oferă o cale lină pentru a învăța și a construi modele inteligente fără structuri de cod complexe. Cea mai bună parte a utilizării Python este ecosistemul său bogat de biblioteci și cadre special adaptate pentru AI și învățarea automată. Python are o comunitate puternică de pasionați de IA, cercetători și dezvoltatori care împărtășesc cunoștințe, perspective și resurse. Spiritul de colaborare al comunității Python AI asigură că ajutorul este întotdeauna la îndemână.

AI cu Python – Cerințe preliminare

Călătoria Inteligenței Artificiale necesită o bază solidă în programarea python și pentru a vă asigura că aveți un punct de plecare puternic și solid, vă încurajăm să vă referiți la Tutorial Python , care servește ca o resursă de neprețuit atât pentru începători, cât și pentru dezvoltatorii experimentați.

Tutorial AI cu Python

Aici veți învăța toate conceptele AI cu Python. În primul rând, acoperim AI, inclusiv ramurile sale precum Machine Learning, Deep Learning, NLP și Computer Vision. În plus, explorăm tehnologii AI la modă, inclusiv IA generativă și multe altele.

Inteligenţă artificială

Inteligență artificială (AI) este un sistem informatic capabil să execute sarcinile care necesită inteligență umană. Sarcinile pot implica rezolvarea problemelor, traducerea automată, generarea de imagini și luarea de decizii. Obiectivul principal al sistemelor AI este de a replica sau simula funcții cognitive asemănătoare omului, permițând mașinilor să abordeze sarcini complicate și să se adapteze la diferite circumstanțe. Subsetul AI include învățarea automată (ML), învățarea profundă (DL), procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, robotica și IA generativă.

Pentru a dezvolta aceste modele complexe, folosim cadrele Python precum Scikit-învață , TensorFlow și PyTorch .

  • TensorFlow este dezvoltat de echipele Google Brain, oferă un set cuprinzător de instrumente pentru a construi și a antrena rețelele neuronale.
  • PyTorch este un cadru dezvoltat de laboratorul de cercetare AI (FAIR) al Facebook, care facilitează o depanare ușoară și un proces mai intuitiv de construire a modelelor în comparație cu graficele statice.
  • Scikit-Learn este o bibliotecă de învățare automată ușor de utilizat, care se concentrează pe învățarea supravegheată și nesupravegheată.

Aceste cadre oferă versatilitate și scalabilitate pentru a permite dezvoltatorilor și cercetătorilor să creeze soluții inteligente într-un spectru larg de aplicații.

tipuri de arbori binari

AI cu Python – Învățare automată

Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale care le permite dezvoltatorilor să se concentreze pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor care permit computerelor să învețe și să ia predicții sau decizii fără a fi programate în mod explicit.

Există patru tipuri de tehnici de învățare automată:

  1. Învățare supravegheată
  2. Învățare semi-supravegheată
  3. Învățare nesupravegheată
  4. Consolidarea învățării

Învățare supravegheată

În învățarea automată supravegheată, algoritmul este antrenat pe un set de date etichetat, în care fiecare intrare este asociată cu ieșirea corespunzătoare. Aplicația include sarcini de clasificare și regresie.

Algoritmi de regresie

Algoritm de clasificare

Învățare nesupravegheată

În învățarea automată nesupravegheată, algoritmul primește date neetichetate și are sarcina de a găsi modele sau relații în cadrul acestuia. Scopul algoritmului este de a inerente structuri sau grupuri în date. Aplicarea învățării nesupravegheate include gruparea și reducerea dimensionalității.

Algoritmi de grupare

Reducerea dimensionalității

Consolidarea învățării

În învățarea prin întărire, algoritmul învață interacționând cu un mediu și primind feedback sub formă de recompense sau penalități. Scopul algoritmului este de a descoperi strategii sau acțiuni optime pentru a maximiza recompensele cumulate în timp. Aplicația include jocuri, robotică, sisteme autonome. Algoritmii populari de învățare prin întărire sunt:

  • Q-learning
  • Învățare prin întărire bazată pe modele
  • Deep Q Network (DQN)
  • CONSOLIDA
  • Critic actor
  • Evaluarea politicii Monte Carlo
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

În ciuda succesului învățării automate, există câteva limitări care au condus la dezvoltarea și adoptarea învățării profunde. Principalele limitări ale învățării automate sunt:

  • Modelele ML se bazează pe caracteristici realizate manual, iar performanța lor este limitată la calitatea și relevanța acestor caracteristici. Deci, extragerea caracteristicilor informative este o provocare.
  • Algoritmii ML se luptă cu tipurile de date cu dimensiuni mari și nestructurate, cum ar fi imaginile, audio și textul.
  • Modelele ML sunt limitate în capacitatea lor de a modela relații neliniare și complexe.

AI cu Python – Învățare profundă

Învățarea profundă este subdomeniul învățării automate. Modelul de învățare profundă se inspiră din structura creierului uman. Creierul uman este format din miliarde de neuroni care comunică prin semnale electrochimice, iar în DL, rețelele neuronale artificiale sunt compuse din noduri care sunt interconectate cu greutăți.

c programe exemple de programare

Fundamentele învățării profunde

Termenul deep in Deep Learning se referă la mai multe straturi (adâncime) ale acestor rețele, permițându-le să învețe modele și caracteristici complexe din seturi de date vaste. Pentru a înțelege rețeaua neuronală de bază, trebuie să construim o bază solidă pentru stăpânirea învățării profunde folosind următoarele elemente fundamentale:

  • Algoritmul de coborâre a gradientului
  • Propagarea inversă
  • Hiperparametri
    • Funcții de activare
    • Epoci
    • Funcția de pierdere
    • Optimizatoare
    • Dimensiunea lotului
    • Rata de învățare
  • Funcții de pierdere

Arhitectura de învățare profundă

Arhitecturile de învățare profundă sunt modele structurate de rețele neuronale concepute pentru a facilita sarcinile complexe de învățare prin identificarea automată a modelelor și reprezentărilor din date. Mai jos sunt structurile fundamentale ale învățării profunde:

AI cu Python – Procesarea limbajului natural (NLP)

Procesarea limbajului natural se concentrează pe interacțiunea dintre computere și limbajul uman. NLP permite mașinilor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze text asemănător omului, permițând o comunicare fără întreruperi. Bazele procesării limbajului natural (NLP) cuprind principiile și tehnicile fundamentale care permit mașinilor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbajul uman. Componentele cheie includ:

Procesarea și reprezentarea textului

Procesarea și reprezentarea textului în NLP se referă la sarcina de a gestiona și transforma datele textuale pentru aplicații de analiză și învățare automată. Procesarea textului este folosită pentru a manipula și pregăti datele textuale pentru analiză, iar reprezentarea textului implică conversia informațiilor textuale într-un format care poate fi procesat și înțeles eficient de mașini. Mai jos sunt metodele de procesare și reprezentare a textului:

Procesarea textului

  • Tokenizare
  • Stringing
  • Lematizare
  • Opriți eliminarea cuvintelor
  • Normalizarea textului
  • Etichetarea părții de vorbire (POS).

Reprezentarea textului

Semantică lexicală

Semantica lexicală se concentrează pe semnificația cuvintelor și relațiile lor în cadrul unei limbi și explorează modul în care cuvintele transmit sens.

  • Dezambiguarea sensului cuvântului
  • Similaritate semantică

AI cu Python – Computer Vision

Computer Vision este un domeniu multidisciplinar al inteligenței artificiale care permite mașinilor să interpreteze, să analizeze și să înțeleagă informațiile vizuale din lume, la fel ca sistemul vizual uman. Aceasta implică dezvoltarea de algoritmi și sisteme care permit computerelor să obțină informații din imagini, videoclipuri și alte date vizuale, permițându-le să recunoască obiecte, să înțeleagă scene și să realizeze sarcini precum clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și recunoașterea facială.

Procesarea și transformarea imaginilor

Procesarea și transformarea imaginilor se referă la tehnicile și metodele utilizate pentru manipularea și îmbunătățirea imaginilor digitale. Aceste procese implică aplicarea diferitelor operații pentru a modifica aspectul, calitatea sau conținutul de informații al unei imagini. Iată concepte cheie legate de procesarea și transformarea imaginilor:

  • Transformarea imaginii
  • De îmbunătățire a imaginii
  • Clarificarea imaginii
  • Detectarea marginilor
  • Netezirea și estomparea imaginii
  • Dezgomot imagine
  • Transformarea spațiului de culoare

Arhitecturi de recunoaștere a imaginilor

Arhitecturile de recunoaștere a imaginilor sunt modele specializate sau structuri de rețele neuronale create cu scopul de a identifica și clasifica obiectele din imagini. De-a lungul timpului, au fost descoperite numeroase arhitecturi. Unele dintre modelele de recunoaștere a imaginii sunt enumerate mai jos:

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

Arhitecturi de detectare a obiectelor

Arhitecturile de detectare a obiectelor folosesc tehnici de învățare profundă pentru a detecta și clasifica obiecte cu orientări diferite. Există două tipuri principale pentru tehnicile de detectare a obiectelor: detectoare în două etape și detectoare cu o singură lovitură.

Detectoare cu două trepte

Detectoarele în două etape urmează un proces în două etape. În primul rând, generează propuneri de regiune care probabil să conțină obiecte folosind metode precum rețelele de propuneri de regiune (RPN). În a doua etapă, aceste propuneri sunt clasificate și rafinate pentru a obține detecțiile finale ale obiectelor. Unele dintre modelele de detectare în două etape sunt:

instanță de java
  • R-CNN (rețea neuronală convoluțională bazată pe regiune)
  • R-CNN rapid
  • R-CNN mai rapid
  • Cascada R-CNN

Detectoare cu o singură lovitură

Detectoarele Single Shot efectuează detectarea obiectelor printr-o singură trecere înainte prin rețea. Ei prezic casetele de delimitare și probabilitățile de clasă direct din casetele de ancorare predefinite pe mai multe scale. Exemple de modele includ:

  • YOLO (Te uiți doar o dată)
  • SSD (detector cu o singură lovitură)

Arhitecturi de segmentare a imaginii

Modele de arhitectură de segmentare a imaginii pentru a crea partiția unei imagini de intrare în regiuni sau obiecte distincte. Fiecare pixel din imagine este etichetat, atribuindu-l unui anumit segment. Principalele arhitecturi ale segmentării imaginii includ:

  • U-Net
  • K înseamnă grupare
  • Mască R-CNN
  • YOLOv8
  • Cascade Mask R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Viziunea computerizată joacă un rol crucial în diverse aplicații, inclusiv vehicule autonome, analiza imaginilor medicale, supraveghere, realitate augmentată și multe altele.

AI cu Python – AI generativ

AI generativă reprezintă modele creative care sunt capabile să genereze conținut proaspăt, cuprinzând de obicei imagini, text, audio sau diferite forme de date. Această zonă a IA este dedicată producerii de rezultate noi și diverse bazate pe modele și structuri învățate.

Arhitecturi de generare a imaginilor

Arhitecturile de generare de imagini se referă la modele specializate sau structuri de rețele neuronale create cu scopul de a genera imagini realiste. Aceste arhitecturi utilizează modele generative pentru a crea conținut vizual care este atât realist, cât și divers. Mai jos sunt câteva exemple demne de remarcat de arhitecturi de generare de imagini:

  • Autoencodere variaționale
  • Rețele adversare generative (GAN)
  • GAN condiționat (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • GAN progresiv
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (Autoencoder variațional cuantizat vectorial)
  • Stil GAN-uri

Arhitecturi de generare a textului

Arhitecturile de generare de text se referă la modele specializate sau structuri de rețele neuronale create cu scopul de a genera conținut textual proaspăt. Aceste arhitecturi utilizează modele generative pentru a produce text care este atât coerent, cât și adecvat din punct de vedere contextual. Unele dintre modelele de generare de text sunt:

python salvează json în fișier

Arhitecturi de generare audio

Arhitecturile dedicate generării audio sunt modele de rețele neuronale specializate create cu scopul de a genera conținut audio nou. Aceste structuri folosesc modele generative pentru a crea secvențe de sunet care sunt realiste. Unele dintre articolele proeminente despre generarea audio sunt:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Voce groasă

Am navigat prin călătoria AI și am acoperit subiecte interesante despre învățarea automată (ML), învățarea profundă (DL), viziunea computerizată (CV), AI generativă și procesarea limbajului natural (NLP). Python joacă un rol important în crearea de soluții inteligente cu eleganță și eficiență. Python AI se află la intersecția dintre cod și inteligență.

Tutorial AI cu Python – Întrebări frecvente

1. Ce este inteligența artificială (AI)?

Inteligența artificială (IA) se referă la simularea inteligenței umane în mașini care sunt programate să gândească și să acționeze ca oamenii. Imaginați-vă mașini care pot învăța și acționa ca oamenii! Aceasta este ideea de bază a AI. Totul este să facem computerele suficient de inteligente pentru a rezolva probleme, a înțelege informațiile și chiar a lua decizii pe cont propriu, la fel ca noi.

2. Care sunt diferitele tipuri de AI?

Există diferite moduri de a aborda AI, dar iată două categorii principale:

  • AI îngustă: Acesta este genul pe care îl vedeți cel mai des, cum ar fi asistenții AI în telefon sau mașinile cu conducere autonomă. Este bun la sarcini specifice, dar nu la fel de flexibil ca oamenii .
  • General AI: Acesta este Sfântul Graal al AI – mașini la fel de inteligente ca noi, capabile să învețe și să facă orice pot oamenii. Suntem încă departe de asta, dar este un obiectiv fascinant!

3. De ce este Python popular pentru dezvoltarea AI?

Python este ca un limbaj de codare prietenos. Este ușor de învățat, puternic și are o mulțime de biblioteci concepute special pentru AI, cum ar fi:

  • NumPy: Se ocupă de numere ca un campion.
  • panda: Îți organizează datele ca o foaie de calcul pe steroizi.
  • scikit-learn: Are instrumente gata făcute pentru sarcini comune AI.
  • TensorFlow și PyTorch: Creați modele complexe de IA, cum ar fi pentru recunoașterea imaginilor sau traducerea limbii.

4. Care sunt oportunitățile de carieră în AI cu Python?

AI este un domeniu în plină expansiune, așa că există o cerere uriașă pentru oameni care știu să o construiască și să o folosească. Cu abilitățile Python, ai putea fi inginer AI, cercetător, om de știință de date sau chiar să-ți începi propria afacere bazată pe AI!

6. Puteți face AI cu Python?

Python’s ecosistemul bogat îl face ideal pentru diverse sarcini AI, de la construirea de scripturi simple până la modele complexe. Bibliotecile populare precum TensorFlow și PyTorch oferă instrumente puternice pentru învățarea automată și învățarea profundă.

7. Care versiune Python este cea mai bună pentru AI?

În timp ce amândoi Python 2 și 3 au aplicații AI, Python 3 este alegerea recomandată pentru proiecte noi datorită performanței, securității și sprijinului comunitar mai bun. Majoritatea bibliotecilor AI sunt deja optimizate pentru Python 3.

8. Este AI greu în Python?

Dificultatea depinde de experiența anterioară de programare și de sarcina AI specifică pe care o abordați. Conceptele de bază ale AI în Python pot fi înțelese relativ ușor, dar construirea de modele complexe necesită o înțelegere și o practică mai profundă.