logo

TechCodeview

AI med Python-opplæring

I dette AI med Python-opplæring , vil du utforske de grunnleggende og avanserte konseptene for kunstig intelligens (AI) ved å bruke Python-programmeringsspråket. Enten du er en nybegynner eller en erfaren profesjonell, er denne opplæringen skreddersydd for å møte dine læringsbehov, og tilbyr en steg-for-steg tilnærming å mestre AI-teknikker med Python .

Fra å forstå grunnleggende konsepter til å utforske avanserte algoritmer og applikasjoner, denne opplæringen utstyrer deg med de essensielle ferdighetene og kunnskapene for å dykke inn i den spennende verden av AI. Enten du ønsker å bygge din karriere innen AI eller forbedre dine eksisterende ferdigheter, gir denne opplæringen et solid grunnlag for AI-reisen din.



Hvorfor bruke Python for AI?

Python gir en klar og lesbar syntaks og gir derfor en jevn vei for å lære og bygge intelligente modeller uten komplekse kodestrukturer. Den beste delen av å bruke Python er dets rike økosystem av biblioteker og rammeverk spesielt skreddersydd for AI og maskinlæring. Python har et sterkt fellesskap av AI-entusiaster, forskere og utviklere som deler kunnskap, innsikt og ressurser. Samarbeidsånden til Python AI-fellesskapet sikrer at hjelp alltid er innen rekkevidde.

AI med Python – Forutsetninger

Reisen til kunstig intelligens krever sterkt grunnlag i python-programmering og for å sikre at du har et sterkt solid utgangspunkt, oppfordrer vi deg til å henvise til Python opplæring , som fungerer som en uvurderlig ressurs for både nybegynnere og erfarne utviklere.

AI med Python-opplæring

Her vil du lære alle AI-konsepter med Python. Først dekker vi AI, inkludert grener som Machine Learning, Deep Learning, NLP og Computer Vision. I tillegg utforsker vi trendy AI-teknologier, inkludert Generativ AI og mer.

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) er et datasystem som er i stand til å utføre oppgavene som krever menneskelig intelligens. Oppgavene kan innebære problemløsning, maskinoversettelse, bildegenerering og beslutningstaking. Hovedmålet med AI-systemer er å replikere eller simulere menneskelignende kognitive funksjoner, slik at maskiner kan takle intrikate oppgaver og tilpasse seg forskjellige omstendigheter. Undergruppen av AI inkluderer maskinlæring (ML), dyp læring (DL), naturlig språkbehandling, datasyn, robotikk og generativ AI.

For å utvikle disse komplekse modellene bruker vi python-rammeverk som Scikit-lær , TensorFlow og PyTorch .

  • TensorFlow er utviklet av Google Brain-team, det gir et omfattende sett med verktøy for å bygge og trene nevrale nettverk.
  • PyTorch er et rammeverk som er utviklet av Facebooks AI Research lab (FAIR), det forenkler enkel feilsøking og mer intuitiv modellbyggingsprosess sammenlignet med statiske grafer.
  • Scikit-Learn er et brukervennlig maskinlæringsbibliotek som fokuserer på overvåket og uovervåket læring.

Disse rammeverkene tilbyr allsidighet og skalerbarhet for å gi utviklere og forskere mulighet til å skape intelligente løsninger på tvers av et bredt spekter av applikasjoner.

cassidy hutchinson utdanning

AI med Python – Maskinlæring

Maskinlæring er et underfelt av AI som lar utviklere fokusere på utviklingen av algoritmer og modeller som gjør det mulig for datamaskiner å lære og ta spådommer eller beslutninger uten å være eksplisitt programmert.

Det er fire typer maskinlæringsteknikker:

  1. Veiledet læring
  2. Semi-veiledet læring
  3. Uovervåket læring
  4. Forsterkende læring

Veiledet læring

I overvåket maskinlæring trenes algoritmen på et merket datasett, der hver inngang pares med dens tilsvarende utgang. Applikasjonen inkluderer klassifiserings- og regresjonsoppgaver.

Regresjonsalgoritmer

Klassifiseringsalgoritme

Uovervåket læring

I uovervåket maskinlæring får algoritmen umerket data og har i oppgave å finne mønstre eller relasjoner i den. Målet med algoritmen er å iboende strukturer eller grupper i dataene. Anvendelsen av uovervåket læring inkluderer klynging og dimensjonalitetsreduksjon.

Klyngealgoritmer

  • K-betyr
  • Hierarkisk gruppering
  • DBSCAN

Dimensjonsreduksjon

Forsterkende læring

I forsterkende læring lærer algoritmen ved å samhandle med et miljø og motta tilbakemelding i form av belønning eller straff. Målet med algoritmen er å oppdage optimale strategier eller handlinger for å maksimere kumulative belønninger over tid. Applikasjonen inkluderer spilling, robotikk, autonome systemer. De populære forsterkningslæringsalgoritmene er:

  • Q-læring
  • Modellbasert forsterkningslæring
  • Deep Q Network (DQN)
  • FORSTERKE
  • Skuespillerkritiker
  • Monte Carlo politikkevaluering
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Til tross for suksessen med maskinlæring, er det flere begrensninger som førte til utvikling og bruk av dyp læring. De viktigste begrensningene for maskinlæring er:

  • ML-modeller er avhengige av håndlagde funksjoner, og ytelsen deres er begrenset til kvaliteten og relevansen til disse funksjonene. Så det er utfordrende å trekke ut informative funksjoner.
  • ML-algoritmer sliter med høydimensjonale og ustrukturerte datatyper som bilder, lyd og tekst.
  • ML-modeller er begrenset i sin kapasitet til å modellere ikke-lineære og komplekse forhold.

AI med Python – dyp læring

Dyplæring er et underfelt av maskinlæring. Den dype læringsmodellen henter inspirasjon fra strukturen til menneskelig hjerne. Den menneskelige hjernen består av milliarder av nevroner som kommuniserer gjennom elektrokjemiske signaler og i DL er kunstige nevrale nettverk sammensatt av noder som er sammenkoblet med vekter.

Grunnleggende om dyp læring

Begrepet dypt i dyp læring refererer til de flere lagene (dybden) i disse nettverkene, slik at de kan lære intrikate mønstre og funksjoner fra enorme datasett. For å forstå grunnleggende nevrale nettverk, må vi bygge et solid grunnlag for å mestre dyp læring ved å bruke følgende grunnleggende:

  • Gradient Descent Algoritme
  • Tilbakepropagering
  • Hyperparametere
    • Aktiveringsfunksjoner
    • Epoker
    • Tapsfunksjon
    • Optimalisatorer
    • Partistørrelse, Gruppestørrelse
    • Læringsrate
  • Tapsfunksjoner

Deep Learning Architecture

Dyplæringsarkitekturer er strukturerte nevrale nettverksmodeller designet for å lette komplekse læringsoppgaver ved automatisk å identifisere mønstre og representasjoner i data. Nedenfor er grunnleggende strukturer i dyp læring:

AI med Python – Natural Language Processing (NLP)

Naturlig språkbehandling fokuserer på interaksjon mellom datamaskiner og menneskelig språk. NLP gjør det mulig for maskiner å forstå, tolke og generere menneskelignende tekst, noe som muliggjør sømløs kommunikasjon. Grunnlaget for Natural Language Processing (NLP) omfatter de grunnleggende prinsippene og teknikkene som gjør det mulig for maskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk. Nøkkelkomponenter inkluderer:

cast int til streng java

Tekstbehandling og representasjon

Tekstbehandling og representasjon i NLP refererer til oppgaven med å håndtere og transformere tekstdata for analyse- og maskinlæringsapplikasjoner. Tekstbehandling brukes til å manipulere og forberede tekstdata for analyse og tekstrepresentasjon innebærer å konvertere tekstinformasjon til et format som effektivt kan behandles og forstås av maskiner. Nedenfor er metodene for å behandle og representere tekst:

Tekstbehandling

  • Tokenisering
  • Stemming
  • Lematisering
  • Stopp fjerning av ord
  • Tekstnormalisering
  • Part-of-Speech (POS)-tagging

Tekstrepresentasjon

Leksikalsk semantikk

Leksikalsk semantikk fokuserer på betydningen av ord og deres relasjoner i et språk og utforske hvordan ord formidler mening.

  • Disambiguation av ordforstand
  • Semantisk likhet

AI med Python – Datasyn

Computer Vision er et tverrfaglig felt innen kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å tolke, analysere og forstå visuell informasjon fra verden, omtrent som det menneskelige visuelle systemet. Det innebærer å utvikle algoritmer og systemer som gjør det mulig for datamaskiner å få innsikt fra bilder, videoer og andre visuelle data, slik at de kan gjenkjenne objekter, forstå scener og utføre oppgaver som bildeklassifisering, objektgjenkjenning og ansiktsgjenkjenning.

Bildebehandling og transformasjon

Bildebehandling og transformasjon refererer til teknikkene og metodene som brukes for å manipulere og forbedre digitale bilder. Disse prosessene innebærer å bruke ulike operasjoner for å endre utseendet, kvaliteten eller informasjonsinnholdet til et bilde. Her er nøkkelbegreper knyttet til bildebehandling og transformasjon:

  • Bildetransformasjon
  • Bildeforbedring
  • Bilde skarphet
  • Kantgjenkjenning
  • Utjevning og uskarpt bilde
  • Denoising av bilder
  • Transformasjon av fargerom

Bildegjenkjenningsarkitekturer

Bildegjenkjenningsarkitekturer er spesialiserte modeller eller nevrale nettverksstrukturer opprettet med det formål å identifisere og kategorisere objekter i bilder. Gjennom tiden har mange arkitekturer blitt oppdaget. Noen av bildegjenkjenningsmodellene er listet opp nedenfor:

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

Objektdeteksjonsarkitekturer

Objektdeteksjonsarkitekturer utnytter dyplæringsteknikker for å oppdage og klassifisere objekter med varierende orientering. Det er to hovedtyper for objektdeteksjonsteknikker totrinnsdetektorer og enkeltskudddetektorer.

To-trinns detektorer

To-trinns detektorer følger en to-trinns prosess. Først genererer de regionforslag som sannsynligvis inneholder objekter ved å bruke metoder som regionforslagsnettverk (RPN). I det andre trinnet blir disse forslagene klassifisert og raffinert for å oppnå de endelige gjenstandsdeteksjonene. Noen av de to trinndeteksjonsmodellene er:

tring til int
  • R-CNN (Region-basert Convolutional Neural Network)
  • Rask R-CNN
  • Raskere R-CNN
  • Kaskade R-CNN

Enkeltskudddetektorer

Enkeltskudddetektorer utfører gjenstandsdeteksjon i en enkelt foroverpassering gjennom nettverket. De forutsier avgrensende bokser og klassesannsynligheter direkte fra forhåndsdefinerte ankerbokser på tvers av flere skalaer. Eksempelmodeller inkluderer:

  • YOLO (Du ser bare en gang)
  • SSD (Single Shot Detector)

Bildesegmenteringsarkitekturer

Bildesegmenteringsarkitekturmodeller for å lage partisjonering av et inngangsbilde i distinkte regioner eller objekter. Hver piksel i bildet er merket, og tilordner den til et bestemt segment. Hovedarkitekturene for bildesegmentering inkluderer:

  • U-Net
  • K betyr gruppering
  • Maske R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskademaske R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Datasyn spiller en avgjørende rolle i ulike applikasjoner, inkludert autonome kjøretøy, medisinsk bildeanalyse, overvåking, utvidet virkelighet og mer.

AI med Python – Generativ AI

Generative AI-rekreative modeller som er i stand til å generere nytt innhold, som vanligvis omfatter bilder, tekst, lyd eller ulike dataformer. Dette området av AI er dedikert til å produsere nye og mangfoldige resultater basert på lærte mønstre og strukturer.

Bildegenerasjonsarkitekturer

Bildegenereringsarkitekturer refererer til spesialiserte modeller eller nevrale nettverksstrukturer laget med det formål å generere realistiske bilder. Disse arkitekturene bruker generative modeller for å lage visuelt innhold som er både realistisk og mangfoldig. Nedenfor er noen bemerkelsesverdige eksempler på bildegenereringsarkitekturer:

  • Varierende autokodere
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Betinget GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progressiv GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (Vector Quantized Variational Autoencoder)
  • Stil GAN-er

Tekstgenerasjonsarkitekturer

Tekstgenereringsarkitekturer refererer til spesialiserte modeller eller nevrale nettverksstrukturer opprettet med det formål å generere nytt tekstinnhold. Disse arkitekturene bruker generative modeller for å produsere tekst som er både sammenhengende og kontekstuelt passende. Noen av tekstgenereringsmodellene er:

hva betyr xdxd

Audio Generation Architectures

Arkitekturer dedikert til lydgenerering er spesialiserte nevrale nettverksmodeller laget med det formål å generere nytt lydinnhold. Disse strukturene bruker generative modeller for å lage lydsekvenser som er realistiske. Noen av de fremtredende lydgenerasjonsartiklene er:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Dyp stemme

Vi har navigert gjennom AI-reisen og dekket interessante emner maskinlæring (ML), dyp læring (DL), datasyn (CV), generativ AI og naturlig språkbehandling (NLP). Python spiller en viktig rolle i å lage intelligente løsninger med eleganse og effektivitet. Python AI står i skjæringspunktet mellom kode og intelligens.

AI med Python-opplæring – vanlige spørsmål

1. Hva er kunstig intelligens (AI)?

Artificial Intelligence (AI) refererer til simulering av menneskelig intelligens i maskiner som er programmert til å tenke og handle som mennesker. Se for deg maskiner som kan lære og oppføre seg som mennesker! Det er den grunnleggende ideen til AI. Det handler om å gjøre datamaskiner intelligente nok til å løse problemer, forstå informasjon og til og med ta beslutninger på egenhånd, akkurat som vi gjør.

2. Hva er de forskjellige typene AI?

Det er forskjellige måter å nærme seg AI på, men her er to hovedkategorier:

  • Smal AI: Dette er den typen du ser oftest, som AI-assistenter i telefonen eller selvkjørende biler. Den er god til spesifikke oppgaver, men ikke så fleksibel som mennesker .
  • Generell AI: Dette er den hellige gral av AI – maskiner som er like intelligente som oss, i stand til å lære og gjøre alt mennesker kan. Vi er fortsatt langt fra det, men det er et fascinerende mål!

3. Hvorfor er Python populær for AI-utvikling?

Python er som et vennlig kodespråk. Det er lett å lære, kraftig og har tonnevis av biblioteker spesielt designet for AI, som:

  • NumPy: Håndterer tall som en mester.
  • Pandaer: Organiserer dataene dine som et regneark på steroider.
  • scikit-learn: Har ferdige verktøy for vanlige AI-oppgaver.
  • TensorFlow og PyTorch: Bygg komplekse AI-modeller, som for bildegjenkjenning eller språkoversettelse.

4. Hva er karrieremulighetene i AI med Python?

AI er et blomstrende felt, så det er stor etterspørsel etter folk som vet hvordan man bygger og bruker det. Med Python-ferdigheter kan du være AI-ingeniør, forsker, dataforsker eller til og med starte din egen AI-drevne virksomhet!

6. Kan du gjøre AI med Python?

Python rikt økosystem gjør den ideell for ulike AI-oppgaver, fra å bygge enkle skript til komplekse modeller. Populære biblioteker som TensorFlow og PyTorch gir kraftige verktøy for maskinlæring og dyp læring.

7. Hvilken Python-versjon er best for AI?

Mens begge Python 2 og 3 har AI-applikasjoner, Python 3 er det anbefalte valget for nye prosjekter på grunn av bedre ytelse, sikkerhet og støtte fra samfunnet. De fleste AI-biblioteker er allerede optimalisert for Python 3.

8. Er AI vanskelig i Python?

Vanskeligheten avhenger av din tidligere programmeringserfaring og den spesifikke AI-oppgaven du takler. Grunnleggende AI-konsepter i Python kan relativt enkelt forstås, men å bygge komplekse modeller krever dypere forståelse og øvelse.