logo

TechCodeview

Výukový program AI s Pythonem

V tomhle Výukový program AI s Pythonem , prozkoumáte základní a pokročilé koncepty umělé inteligence (AI) pomocí programovacího jazyka Python. Ať už jste úplný začátečník nebo zkušený profesionál, tento tutoriál je přizpůsoben vašim vzdělávacím potřebám a nabízí postupný přístup ke zvládnutí Techniky umělé inteligence s Pythonem .

Od pochopení základních konceptů až po prozkoumání pokročilých algoritmů a aplikací vás tento tutoriál vybaví základními dovednostmi a znalostmi, abyste se mohli ponořit do vzrušujícího světa umělé inteligence. Ať už chcete vybudovat svou kariéru v AI nebo zlepšit své stávající dovednosti, tento tutoriál poskytuje pevný základ pro vaši cestu AI.



Proč používat Python pro AI?

Krajta poskytuje jasnou a čitelnou syntaxi, a proto poskytuje hladkou cestu k učení a vytváření inteligentních modelů bez složitých struktur kódu. Nejlepší na používání Pythonu je jeho bohatý ekosystém knihoven a frameworků speciálně přizpůsobených pro umělou inteligenci a strojové učení. Python má silnou komunitu nadšenců, výzkumníků a vývojářů AI, kteří sdílejí znalosti, postřehy a zdroje. Duch spolupráce komunity Python AI zajišťuje, že pomoc je vždy na dosah.

AI s Pythonem – předpoklady

Cesta umělé inteligence vyžaduje pevný základ v programování v pythonu a abyste se ujistili, že máte pevný pevný výchozí bod, doporučujeme vám odkazovat se na Tutorial Python , který slouží jako neocenitelný zdroj pro začátečníky i zkušené vývojáře.



Výukový program AI s Pythonem

Zde se naučíte všechny koncepty AI s Pythonem. Nejprve pokryjeme AI, včetně jejích odvětví, jako je strojové učení, hluboké učení, NLP a počítačové vidění. Kromě toho zkoumáme trendy technologie umělé inteligence, včetně generativní umělé inteligence a dalších.

Umělá inteligence

umělá inteligence (AI) je počítačový systém, který je schopen vykonávat úkoly, které vyžadují lidskou inteligenci. Úkoly mohou zahrnovat řešení problémů, strojový překlad, generování obrázků a rozhodování. Primárním cílem systémů umělé inteligence je replikovat nebo simulovat kognitivní funkce podobné lidským, což umožňuje strojům řešit složité úkoly a přizpůsobovat se různým okolnostem. Podmnožina umělé inteligence zahrnuje strojové učení (ML), hluboké učení (DL), zpracování přirozeného jazyka, počítačové vidění, robotiku a generativní umělou inteligenci.

K vývoji těchto komplexních modelů využíváme pythonové rámce jako Scikit-učte se , TensorFlow a PyTorch .



  • TensorFlow je vyvinut týmy Google Brain a poskytuje komplexní sadu nástrojů pro vytváření a trénování neuronových sítí.
  • PyTorch je framework, který vyvinula laboratoř Facebooku AI Research lab (FAIR), usnadňuje snadné ladění a intuitivnější proces vytváření modelů ve srovnání se statickými grafy.
  • Scikit-Learn je uživatelsky přívětivá knihovna strojového učení, která se zaměřuje na učení pod dohledem i bez něj.

Tyto rámce nabízejí všestrannost a škálovatelnost, aby umožnily vývojářům a výzkumníkům vytvářet inteligentní řešení pro široké spektrum aplikací.

java struktura

AI s Pythonem – Strojové učení

Strojové učení je podpolí umělé inteligence, které umožňuje vývojářům zaměřit se na vývoj algoritmů a modelů, které počítačům umožňují učit se a dělat předpovědi nebo rozhodnutí, aniž by byly explicitně naprogramovány.

Existují čtyři typy technik strojového učení:

  1. Učení pod dohledem
  2. Semi-supervised learning
  3. Učení bez dozoru
  4. Posílení učení

Učení pod dohledem

Při strojovém učení pod dohledem je algoritmus trénován na označeném datovém souboru, kde je každý vstup spárován s odpovídajícím výstupem. Aplikace obsahuje klasifikační a regresní úlohy.

Regresní algoritmy

Klasifikační algoritmus

Učení bez dozoru

Při strojovém učení bez dozoru jsou algoritmu poskytována neoznačená data a jeho úkolem je najít vzory nebo vztahy v nich. Cílem algoritmu je včlenit do dat struktury nebo skupiny. Aplikace učení bez dozoru zahrnuje shlukování a redukci dimenzionality.

Algoritmy shlukování

Redukce rozměrů

Posílení učení

Při posilovacím učení se algoritmus učí interakcí s prostředím a přijímáním zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů. Cílem algoritmu je objevit optimální strategie nebo akce k maximalizaci kumulativních odměn v průběhu času. Aplikace zahrnuje hraní her, robotiku, autonomní systémy. Populární algoritmy učení posilování jsou:

  • Q-učení
  • Učení založené na modelu
  • Deep Q Network (DQN)
  • POSÍLIT
  • Herecký kritik
  • Hodnocení politiky Monte Carlo
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Navzdory úspěchu strojového učení existuje několik omezení, která vedla k rozvoji a přijetí hlubokého učení. Klíčová omezení strojového učení jsou:

  • Modely ML se spoléhají na ručně vyráběné funkce a jejich výkon je omezen na kvalitu a relevanci těchto funkcí. Extrahování informačních funkcí je tedy náročné.
  • Algoritmy ML bojují s vysoce rozměrnými a nestrukturovanými datovými typy, jako jsou obrázky, zvuk a text.
  • Modely ML jsou omezené ve své schopnosti modelovat nelineární a komplexní vztahy.

AI s Pythonem – hluboké učení

Hluboké učení je podpolí strojového učení. Model hlubokého učení čerpá inspiraci ze struktury lidského mozku. Lidský mozek se skládá z miliard neuronů, které komunikují prostřednictvím elektrochemických signálů a v DL jsou umělé neuronové sítě složeny z uzlů, které jsou propojeny závažím.

Základy hlubokého učení

Termín deep in Deep Learning odkazuje na více vrstev (hloubku) těchto sítí, což jim umožňuje učit se složité vzorce a funkce z rozsáhlých datových sad. Abychom porozuměli základní neuronové síti, musíme vytvořit pevný základ pro zvládnutí hlubokého učení pomocí následujících základů:

  • Algoritmus sestupu gradientu
  • Zpětná propagace
  • Hyperparametry
    • Aktivační funkce
    • Epochy
    • Ztrátová funkce
    • Optimalizátory
    • Objem várky
    • Míra učení
  • Ztrátové funkce

Architektura hlubokého učení

Architektury hlubokého učení jsou strukturované modely neuronových sítí navržené tak, aby usnadnily složité úkoly učení automatickou identifikací vzorců a reprezentací v datech. Níže jsou základní struktury hlubokého učení:

AI s Pythonem – zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Zpracování přirozeného jazyka se zaměřuje na interakci mezi počítači a lidským jazykem. NLP umožňuje strojům porozumět, interpretovat a generovat lidský text, což umožňuje bezproblémovou komunikaci. Základy zpracování přirozeného jazyka (NLP) zahrnují základní principy a techniky, které umožňují strojům porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk. Mezi klíčové komponenty patří:

Zpracování a reprezentace textu

Zpracování a reprezentace textu v NLP se týká úlohy zpracování a transformace textových dat pro analýzy a aplikace strojového učení. Zpracování textu se používá k manipulaci a přípravě textových dat pro analýzu a reprezentace textu zahrnuje převod textových informací do formátu, který lze efektivně zpracovat a porozumět strojům. Níže jsou uvedeny metody zpracování a reprezentace textu:

Jejda koncept v Javě

Zpracování textu

  • Tokenizace
  • Odvozování
  • Lematizace
  • Zastavit odstranění slov
  • Normalizace textu
  • Part-of-Speech (POS) značkování

Textová reprezentace

Lexikální sémantika

Lexikální sémantika se zaměřuje na význam slov a jejich vztahy v rámci jazyka a zkoumá, jak slova předávají význam.

  • Rozdělení smyslu slova
  • Sémantická podobnost

AI s Pythonem – počítačová vize

Počítačové vidění je multidisciplinární obor umělé inteligence, který umožňuje strojům interpretovat, analyzovat a chápat vizuální informace ze světa, podobně jako lidský vizuální systém. Zahrnuje vývoj algoritmů a systémů, které umožňují počítačům získávat poznatky z obrázků, videí a dalších vizuálních dat, což jim umožňuje rozpoznávat objekty, rozumět scénám a provádět úkoly, jako je klasifikace obrázků, detekce objektů a rozpoznávání obličeje.

Zpracování a transformace obrazu

Zpracování a transformace obrazu se týkají technik a metod používaných k manipulaci a vylepšení digitálních snímků. Tyto procesy zahrnují použití různých operací pro úpravu vzhledu, kvality nebo informačního obsahu obrázku. Zde jsou klíčové pojmy související se zpracováním a transformací obrazu:

  • Transformace obrazu
  • Vylepšení obrazu
  • Zaostření obrazu
  • Detekce hrany
  • Vyhlazení a rozmazání obrazu
  • Odšumování obrazu
  • Transformace barevného prostoru

Architektury rozpoznávání obrazu

Architektury rozpoznávání obrazu jsou specializované modely nebo struktury neuronové sítě vytvořené za účelem identifikace a kategorizace objektů v obrazech. V průběhu času bylo objeveno mnoho architektur. Některé z modelů rozpoznávání obrazu jsou uvedeny níže:

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

Architektury detekce objektů

Architektury detekce objektů využívají techniky hlubokého učení k detekci a klasifikaci objektů s různou orientací. Existují dva hlavní typy pro techniky detekce objektů, dvoustupňové detektory a jednozáběrové detektory.

Dvoustupňové detektory

Dvoustupňové detektory probíhají ve dvou krocích. Nejprve generují návrhy regionů, které pravděpodobně obsahují objekty, pomocí metod, jako jsou sítě návrhů regionů (RPN). Ve druhém kroku jsou tyto návrhy klasifikovány a upřesněny, aby se získaly konečné detekce objektů. Některé z modelů dvoufázové detekce jsou:

seřadit seznam polí v jazyce Java
  • R-CNN (Konvoluční neuronová síť založená na regionech)
  • Rychlé R-CNN
  • Rychlejší R-CNN
  • Kaskádová R-CNN

Jednozáběrové detektory

Detektory jednoho výstřelu provádějí detekci objektů v jediném dopředném průchodu sítí. Předpovídají ohraničující rámečky a pravděpodobnosti tříd přímo z předem definovaných kotevních rámečků na více škálách. Příklady modelů zahrnují:

  • YOLO (podíváš se jen jednou)
  • SSD (Single Shot Detector)

Architektury segmentace obrazu

Modely architektury segmentace obrazu pro vytvoření rozdělení vstupního obrazu do odlišných oblastí nebo objektů. Každý pixel v obrázku je označen a přiřazuje jej ke konkrétnímu segmentu. Mezi hlavní architektury segmentace obrazu patří:

  • U-Net
  • K znamená shlukování
  • Maska R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskádová maska ​​R-CNN
  • PSPNet (síť analýzy pyramidových scén)

Počítačové vidění hraje klíčovou roli v různých aplikacích, včetně autonomních vozidel, lékařské analýzy obrazu, sledování, rozšířené reality a dalších.

AI s Pythonem – Generativní AI

Generativní AI jsou kreativní modely, které jsou schopny generovat nový obsah, obvykle zahrnující obrázky, text, zvuk nebo různé datové formy. Tato oblast umělé inteligence se věnuje vytváření nových a různorodých výstupů založených na naučených vzorcích a strukturách.

Architektury generování obrázků

Architektury generování obrázků se týkají specializovaných modelů nebo struktur neuronových sítí vytvořených za účelem generování realistických obrázků. Tyto architektury využívají generativní modely k vytváření vizuálního obsahu, který je jak realistický, tak různorodý. Níže jsou uvedeny některé pozoruhodné příklady architektur generování obrázků:

  • Variační automatické kodéry
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Podmíněný GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progresivní GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (Vektorový kvantovaný variační autokodér)
  • GAN ve stylu

Architektury generování textu

Architektury generování textu odkazují na specializované modely nebo struktury neuronové sítě vytvořené za účelem generování čerstvého textového obsahu. Tyto architektury využívají generativní modely k vytváření textu, který je jak koherentní, tak i kontextově vhodný. Některé z modelů generování textu jsou:

bash pole

Architektury generování zvuku

Architektury věnované generování zvuku jsou specializované modely neuronových sítí vytvořené za účelem generování nového zvukového obsahu. Tyto struktury využívají generativní modely k vytváření zvukových sekvencí, které jsou realistické. Některé z předních článků o generování zvuku jsou:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Hluboký hlas

Prošli jsme cestou umělé inteligence a probrali zajímavá témata strojového učení (ML), hlubokého učení (DL), počítačového vidění (CV), generativní umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Python hraje důležitou roli při vytváření inteligentních řešení s elegancí a účinností. Python AI stojí na průsečíku kódu a inteligence.

Výukový program AI s Pythonem – Nejčastější dotazy

1. Co je to umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence (AI) označuje simulaci lidské inteligence ve strojích, které jsou naprogramovány tak, aby myslely a jednaly jako lidé. Představte si stroje, které se mohou učit a chovat se jako lidé! To je základní myšlenka AI. Jde o to, aby byly počítače dostatečně inteligentní, aby řešily problémy, rozuměly informacím a dokonce i samostatně rozhodovaly, stejně jako my.

2. Jaké jsou různé typy AI?

Existují různé způsoby, jak přistupovat k umělé inteligenci, ale zde jsou dvě hlavní kategorie:

  • Úzká AI: To je typ, který vidíte nejčastěji, jako jsou asistenti AI ve vašem telefonu nebo samořídících autech. Je dobrý na konkrétní úkoly, ale není tak flexibilní jako lidé .
  • Obecná AI: Toto je svatý grál umělé inteligence – strojů, které jsou stejně inteligentní jako my, schopné se učit a dělat vše, co lidé dokážou. K tomu jsme ještě daleko, ale je to fascinující cíl!

3. Proč je Python oblíbený pro vývoj AI?

Python je jako přátelský kódovací jazyk. Snadno se učí, je výkonný a má spoustu knihoven speciálně navržených pro AI, jako například:

  • NumPy: Zachází s čísly jako mistr.
  • pandy: Uspořádá vaše data jako tabulku o steroidech.
  • scikit-learning: Má hotové nástroje pro běžné úkoly AI.
  • TensorFlow a PyTorch: Vytvářejte složité modely umělé inteligence, například pro rozpoznávání obrázků nebo překlad jazyka.

4. Jaké jsou kariérní příležitosti v AI s Pythonem?

Umělá inteligence je na vzestupu, takže existuje obrovská poptávka po lidech, kteří vědí, jak ji vytvořit a používat. S dovednostmi Pythonu můžete být inženýrem umělé inteligence, výzkumníkem, datovým vědcem nebo dokonce založit svůj vlastní podnik s umělou inteligencí!

6. Umíte dělat AI s Pythonem?

Python bohatý ekosystém je ideální pro různé úkoly umělé inteligence, od vytváření jednoduchých skriptů až po složité modely. Populární knihovny jako TensorFlow a PyTorch poskytují výkonné nástroje pro strojové učení a hluboké učení.

7. Která verze Pythonu je nejlepší pro AI?

Zatímco oba Python 2 a 3 mít aplikace AI, Python 3 je doporučená volba pro nové projekty díky lepšímu výkonu, zabezpečení a podpoře komunity. Většina knihoven AI je již optimalizována pro Python 3.

8. Je AI v Pythonu náročná?

Obtížnost závisí na vašich předchozích zkušenostech s programováním a konkrétním AI úkolu, který řešíte. Základní koncepty umělé inteligence v Pythonu lze uchopit poměrně snadno, ale vytváření složitých modelů vyžaduje hlubší porozumění a praxi.