logo

TechCodeview

Підручник зі штучним інтелектом із Python

У цьому Штучний інтелект з підручником Python , ви дослідите фундаментальні та передові концепції штучного інтелекту (ШІ) за допомогою мови програмування Python. Незалежно від того, чи ви новачок, чи досвідчений професіонал, цей підручник розроблено відповідно до ваших потреб у навчанні, пропонуючи поетапний підхід до освоєння Методи ШІ з Python .

Від розуміння базових концепцій до вивчення розширених алгоритмів і програм, цей підручник надасть вам необхідні навички та знання, щоб поринути у захоплюючий світ ШІ. Незалежно від того, чи бажаєте ви побудувати кар’єру в галузі штучного інтелекту чи вдосконалити наявні навички, цей підручник стане міцною основою для вашої подорожі в галузі штучного інтелекту.



Навіщо використовувати Python для ШІ?

Python забезпечує чіткий і читабельний синтаксис, отже забезпечує плавний шлях до вивчення та створення інтелектуальних моделей без складних структур коду. Найкраща частина використання Python — це його багата екосистема бібліотек і фреймворків, спеціально створених для ШІ та машинного навчання. Python має сильну спільноту ентузіастів ШІ, дослідників і розробників, які діляться знаннями, ідеями та ресурсами. Дух співпраці спільноти Python AI гарантує, що допомога завжди доступна.

ШІ з Python – передумови

Подорож зі штучним інтелектом вимагає міцна основа програмування на Python і щоб переконатися, що у вас є надійна відправна точка, ми радимо вам звернутися до Підручник з Python , який є безцінним ресурсом як для початківців, так і для досвідчених розробників.

Підручник зі штучним інтелектом із Python

Тут ви дізнаєтеся про всі концепції ШІ з Python. По-перше, ми розглядаємо AI, включаючи його гілки, такі як Machine Learning, Deep Learning, NLP і Computer Vision. Крім того, ми досліджуємо модні технології ШІ, зокрема Generative AI тощо.

Штучний інтелект

Штучний інтелект (AI) це комп’ютерна система, яка здатна виконувати завдання, які вимагають людського інтелекту. Завдання можуть включати вирішення проблем, машинний переклад, створення зображень і прийняття рішень. Основна мета систем штучного інтелекту – відтворити або імітувати людські когнітивні функції, дозволяючи машинам вирішувати складні завдання та адаптуватися до різних обставин. Підмножина ШІ включає машинне навчання (ML), глибоке навчання (DL), обробку природної мови, комп’ютерне зір, робототехніку та генеративний ШІ.

Для розробки цих складних моделей ми використовуємо такі фреймворки Python Scikit-Learn , TensorFlow і PyTorch .

  • TensorFlow розроблений командами Google Brain, він надає повний набір інструментів для створення та навчання нейронних мереж.
  • PyTorch — це фреймворк, розроблений дослідницькою лабораторією штучного інтелекту Facebook (FAIR), який полегшує налагодження та більш інтуїтивно зрозумілий процес побудови моделі порівняно зі статичними графіками.
  • Scikit-Learn — це зручна бібліотека машинного навчання, яка зосереджена на контрольованому та неконтрольованому навчанні.

Ці інфраструктури пропонують універсальність і масштабованість, щоб розробники та дослідники могли створювати інтелектуальні рішення для широкого спектру програм.

linux free ipconfig

ШІ з Python – Машинне навчання

Машинне навчання — це підгалузь штучного інтелекту, яка дозволяє розробникам зосередитися на розробці алгоритмів і моделей, які дозволяють комп’ютерам навчатися та робити прогнози чи рішення без явного програмування.

Існує чотири типи техніки машинного навчання:

  1. Контрольоване навчання
  2. Напівконтрольоване навчання
  3. Навчання без контролю
  4. Навчання з підкріпленням

Контрольоване навчання

У керованому машинному навчанні алгоритм навчається на позначеному наборі даних, де кожен вхід поєднується з відповідним виходом. Додаток містить завдання класифікації та регресії.

Алгоритми регресії

Алгоритм класифікації

Навчання без контролю

У неконтрольованому машинному навчанні алгоритму надаються дані без міток і йому доручається знайти шаблони або зв’язки в них. Метою алгоритму є створення властивих структур або груп у даних. Застосування неконтрольованого навчання включає кластеризацію та зменшення розмірності.

Алгоритми кластеризації

Зменшення розмірності

Навчання з підкріпленням

У навчанні з підкріпленням алгоритм навчається, взаємодіючи з навколишнім середовищем і отримуючи зворотний зв’язок у формі винагород або покарань. Метою алгоритму є виявлення оптимальних стратегій або дій для максимізації сукупної винагороди з часом. Додаток включає ігри, робототехніку, автономні системи. Популярні алгоритми навчання з підкріпленням:

  • Q-навчання
  • Навчання з підкріпленням на основі моделі
  • Deep Q Network (DQN)
  • ПІДСИЛЮВАТИ
  • Актор Критик
  • Оцінка політики Монте-Карло
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Незважаючи на успіх машинного навчання, існує кілька обмежень, які призвели до розробки та впровадження глибокого навчання. Основні обмеження машинного навчання:

  • Моделі ML покладаються на функції ручної роботи, і їх продуктивність обмежується якістю та відповідністю цих функцій. Отже, вилучення інформативних ознак є складним завданням.
  • Алгоритми ML борються з великомірними та неструктурованими типами даних, такими як зображення, аудіо та текст.
  • Моделі ML обмежені у своїй здатності моделювати нелінійні та складні зв’язки.

ШІ з Python – глибоке навчання

Глибоке навчання є підгалуззю машинного навчання. Модель глибокого навчання черпає натхнення з структури людського мозку. Людський мозок складається з мільярдів нейронів, які спілкуються за допомогою електрохімічних сигналів, а в DL штучні нейронні мережі складаються з вузлів, які з’єднані між собою вагами.

Основи глибокого навчання

Термін глибоке навчання відноситься до кількох рівнів (глибини) цих мереж, що дозволяє їм вивчати складні шаблони та функції з величезних наборів даних. Щоб зрозуміти базову нейронну мережу, нам потрібно створити міцну основу для оволодіння глибоким навчанням, використовуючи такі основи:

  • Алгоритм градієнтного спуску
  • Зворотне поширення
  • Гіперпараметри
    • Функції активації
    • Епохи
    • Функція втрати
    • Оптимізатори
    • Розмір партії
    • Швидкість навчання
  • Функції втрат

Архітектура глибокого навчання

Архітектури глибокого навчання — це структуровані моделі нейронних мереж, призначені для полегшення складних завдань навчання шляхом автоматичного визначення шаблонів і представлень у даних. Нижче наведено базові структури глибокого навчання:

ШІ з Python – обробка природної мови (NLP)

Обробка природної мови зосереджена на взаємодії між комп’ютером і людською мовою. NLP дозволяє машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати текст, схожий на людину, забезпечуючи безперебійне спілкування. Основи обробки природної мови (NLP) охоплюють фундаментальні принципи та методи, які дозволяють машинам розуміти, інтерпретувати та створювати людську мову. Ключові компоненти включають:

як об'єднати рядки в java

Обробка та представлення тексту

Обробка та представлення тексту в NLP відноситься до завдання обробки та перетворення текстових даних для аналізу та програм машинного навчання. Обробка тексту використовується для обробки та підготовки текстових даних для аналізу, а представлення тексту передбачає перетворення текстової інформації у формат, який може ефективно оброблятися та розумітися машинами. Нижче наведено методи обробки та представлення тексту.

Обробка тексту

  • Токенізація
  • витікання
  • Лематизація
  • Зупинити видалення слів
  • Нормалізація тексту
  • Позначення частин мови (POS).

Представлення тексту

Лексична семантика

Лексична семантика зосереджується на значенні слів та їхніх зв’язках у мові та досліджує, як слова передають значення.

  • Розпізнавання сенсу слова
  • Семантична подібність

ШІ з Python – комп’ютерний зір

Комп’ютерне бачення — це багатопрофільна галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам інтерпретувати, аналізувати та розуміти візуальну інформацію зі світу, подібно до системи зору людини. Він передбачає розробку алгоритмів і систем, які дозволяють комп’ютерам отримувати інформацію із зображень, відео та інших візуальних даних, дозволяючи їм розпізнавати об’єкти, розуміти сцени та виконувати такі завдання, як класифікація зображень, виявлення об’єктів і розпізнавання облич.

Обробка та трансформація зображень

Обробка та трансформація зображень відноситься до прийомів і методів, які використовуються для обробки та покращення цифрових зображень. Ці процеси включають застосування різних операцій для зміни зовнішнього вигляду, якості або інформаційного вмісту зображення. Ось основні поняття, пов’язані з обробкою та трансформацією зображень:

  • Трансформація зображення
  • Поліпшення зображення
  • Збільшення різкості зображення
  • Виявлення країв
  • Згладжування та розмивання зображення
  • Усунення шумів зображення
  • Трансформація колірного простору

Архітектури розпізнавання зображень

Архітектури розпізнавання зображень — це спеціалізовані моделі або структури нейронної мережі, створені з метою ідентифікації та категоризації об’єктів у зображеннях. З часом було відкрито багато архітектурних споруд. Деякі з моделей розпізнавання зображень наведено нижче:

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

Архітектури виявлення об'єктів

Архітектури виявлення об’єктів використовують методи глибокого навчання для виявлення та класифікації об’єктів із різною орієнтацією. Існує два основних типи методів виявлення об’єктів: двоступінчасті сповіщувачі та сповіщувачі одиночних пострілів.

Двоступеневі детектори

Двоступеневі детектори виконують двоетапний процес. По-перше, вони генерують регіональні пропозиції, які ймовірно містять об’єкти, використовуючи такі методи, як мережі регіональних пропозицій (RPN). На другому етапі ці пропозиції класифікуються та уточнюються для отримання остаточних виявлень об’єктів. Деякі з двоступеневих моделей виявлення:

сортувати список масивів у java
  • R-CNN (згорточна нейронна мережа на основі регіону)
  • Швидкий R-CNN
  • Швидший R-CNN
  • Каскад R-CNN

Сповіщувачі одиночного пострілу

Одноразові сповіщувачі виявляють об’єкт за один прохід через мережу. Вони передбачають обмежувальні рамки та ймовірності класу безпосередньо з попередньо визначених опорних рамок у кількох масштабах. Приклади моделей включають:

  • YOLO (You Look Only Once)
  • SSD (детектор одиночного удару)

Архітектури сегментації зображень

Моделі архітектури сегментації зображення для створення поділу вхідного зображення на окремі області або об’єкти. Кожен піксель на зображенні позначено міткою, яка призначає його певному сегменту. Основні архітектури сегментації зображення включають:

  • U-Net
  • K означає кластеризацію
  • Маска R-CNN
  • YOLov8
  • Каскадна маска R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Комп’ютерний зір відіграє вирішальну роль у різних програмах, включаючи автономні транспортні засоби, аналіз медичних зображень, спостереження, доповнену реальність тощо.

ШІ з Python – генеративний ШІ

Генеративний штучний інтелект – це креативні моделі, які здатні генерувати свіжий вміст, зазвичай охоплюючи зображення, текст, аудіо або різні форми даних. Ця область ШІ присвячена створенню нових і різноманітних результатів на основі вивчених шаблонів і структур.

Архітектури генерації зображень

Архітектури створення зображень стосуються спеціалізованих моделей або структур нейронних мереж, створених для створення реалістичних зображень. Ці архітектури використовують генеративні моделі для створення візуального вмісту, який є реалістичним і різноманітним. Нижче наведено кілька вартих уваги прикладів архітектур генерації зображень:

  • Варіаційні автокодери
  • Генеративні змагальні мережі (GAN)
  • Умовний GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Прогресивний GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (Векторний квантований варіаційний автокодер)
  • Стиль GAN

Архітектури генерації тексту

Архітектури генерації тексту стосуються спеціалізованих моделей або структур нейронних мереж, створених з метою генерації свіжого текстового вмісту. Ці архітектури використовують генеративні моделі для створення тексту, який є одночасно зв’язним і відповідним контексту. Ось деякі з моделей генерації тексту:

підручник з реагування на js

Архітектури створення звуку

Архітектури, присвячені генерації аудіо, — це спеціалізовані моделі нейронних мереж, створені з метою створення нового аудіоконтенту. Ці структури використовують генеративні моделі для створення реалістичних звукових послідовностей. Деякі з відомих статей про створення аудіо:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Такотрон2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Глибокий голос

Ми ознайомилися зі штучним інтелектом і розглянули цікаві теми машинного навчання (ML), глибокого навчання (DL), комп’ютерного зору (CV), генеративного штучного інтелекту та обробки природної мови (NLP). Python відіграє важливу роль у розробці інтелектуальних рішень з елегантністю та ефективністю. Python AI стоїть на перетині коду та інтелекту.

Навчальний посібник зі штучним інтелектом із Python – поширені запитання

1. Що таке штучний інтелект (AI)?

Штучний інтелект (AI) відноситься до моделювання людського інтелекту в машинах, які запрограмовані думати та діяти як люди. Уявіть собі машини, які можуть навчатися та діяти як люди! Це основна ідея ШІ. Уся справа в тому, щоб зробити комп’ютери достатньо інтелектуальними, щоб вирішувати проблеми, розуміти інформацію та навіть приймати рішення самостійно, як це робимо ми.

2. Які є різні типи ШІ?

Існують різні способи підходу до ШІ, але ось дві основні категорії:

  • Вузький ШІ: Це те, що ви бачите найчастіше, як-от помічники штучного інтелекту у вашому телефоні чи безпілотні автомобілі. Він добре виконує конкретні завдання, але не такий гнучкий, як люди .
  • Загальний ШІ: Це священний Грааль штучного інтелекту – машини, такі ж розумні, як і ми, здатні навчатися та робити все, що можуть люди. Ми ще далекі від цього, але це захоплююча мета!

3. Чому Python популярний для розробки ШІ?

Python схожий на дружню мову програмування. Він простий у освоєнні, потужний і містить масу бібліотек, спеціально розроблених для ШІ, наприклад:

  • NumPy: Справляється з цифрами як чемпіон.
  • панди: Організовує ваші дані, як електронну таблицю на стероїдах.
  • scikit-learn: Має готові інструменти для типових завдань ШІ.
  • TensorFlow і PyTorch: Створюйте складні моделі штучного інтелекту, наприклад, для розпізнавання зображень або мовного перекладу.

4. Які кар’єрні можливості є у сфері ШІ з Python?

Штучний інтелект – це галузь, яка швидко розвивається, тому існує величезний попит на людей, які знають, як його створювати та використовувати. Володіючи знаннями Python, ви можете стати інженером зі штучного інтелекту, дослідником, спеціалістом із обробки даних або навіть відкрити власний бізнес на основі штучного інтелекту!

6. Чи можете ви створювати ШІ за допомогою Python?

Python багата екосистема робить його ідеальним для різних завдань ШІ, від створення простих сценаріїв до складних моделей. Такі популярні бібліотеки, як TensorFlow і PyTorch, надають потужні інструменти для машинного та глибокого навчання.

7. Яка версія Python найкраща для ШІ?

Поки обидва Python 2 і 3 мати програми ШІ, Python 3 є рекомендованим вибором для нових проектів завдяки кращій продуктивності, безпеці та підтримці спільноти. Більшість бібліотек ШІ вже оптимізовано для Python 3.

8. Чи важкий ШІ в Python?

Складність залежить від вашого попереднього досвіду програмування та конкретного завдання ШІ, яке ви вирішуєте. Основні концепції штучного інтелекту в Python можна зрозуміти відносно легко, але створення складних моделей вимагає глибшого розуміння та практики.