logo

TechCodeview

Tutorial för AI med Python

I denna Handledning för AI med Python , kommer du att utforska de grundläggande och avancerade begreppen artificiell intelligens (AI) med hjälp av programmeringsspråket Python. Oavsett om du är en nybörjare eller en erfaren professionell, är den här handledningen skräddarsydd för att möta dina inlärningsbehov, och erbjuder en steg-för-steg tillvägagångssätt att bemästra AI-tekniker med Python .

Från att förstå grundläggande begrepp till att utforska avancerade algoritmer och applikationer, denna handledning utrustar dig med de nödvändiga färdigheterna och kunskaperna för att dyka in i den spännande världen av AI. Oavsett om du vill bygga din karriär inom AI eller förbättra dina befintliga färdigheter, ger den här handledningen en solid grund för din AI-resa.



Varför använda Python för AI?

Pytonorm ger en tydlig och läsbar syntax och ger därför en smidig väg att lära sig och bygga intelligenta modeller utan komplexa kodstrukturer. Det bästa med att använda Python är dess rika ekosystem av bibliotek och ramverk speciellt skräddarsydda för AI och maskininlärning. Python har en stark gemenskap av AI-entusiaster, forskare och utvecklare som delar kunskap, insikter och resurser. Samarbetsandan i Python AI-gemenskapen säkerställer att hjälp alltid är inom räckhåll.

AI med Python – Förutsättningar

Resan med artificiell intelligens kräver stark grund i python-programmering och för att säkerställa att du har en stark solid utgångspunkt, uppmuntrar vi dig att hänvisa till Python handledning , som fungerar som en ovärderlig resurs för både nybörjare och erfarna utvecklare.

Tutorial för AI med Python

Här kommer du att lära dig alla AI-koncept med Python. Först täcker vi AI, inklusive dess grenar som Machine Learning, Deep Learning, NLP och Computer Vision. Dessutom utforskar vi trendiga AI-tekniker, inklusive Generativ AI och mer.

Artificiell intelligens

Artificiell intelligens (AI) är ett datorsystem som kan utföra de uppgifter som kräver mänsklig intelligens. Arbetsuppgifterna kan innebära problemlösning, maskinöversättning, bildgenerering och beslutsfattande. Det primära syftet med AI-system är att replikera eller simulera mänskliga kognitiva funktioner, vilket gör det möjligt för maskiner att ta itu med komplicerade uppgifter och anpassa sig till olika omständigheter. Delmängden av AI inkluderar maskininlärning (ML), djupinlärning (DL), naturlig språkbehandling, datorseende, robotik och generativ AI.

För att utveckla dessa komplexa modeller använder vi python-ramverk som Scikit-lär dig , TensorFlow och PyTorch .

  • TensorFlow är utvecklat av Google Brain-team, det tillhandahåller en omfattande uppsättning verktyg för att bygga och träna de neurala nätverken.
  • PyTorch är ett ramverk som utvecklats av Facebooks AI Research Lab (FAIR), det underlättar enkel felsökning och en mer intuitiv modellbyggandeprocess jämfört med statiska grafer.
  • Scikit-Learn är ett användarvänligt maskininlärningsbibliotek som fokuserar på övervakat och oövervakat lärande.

Dessa ramverk erbjuder mångsidighet och skalbarhet för att ge utvecklare och forskare möjlighet att skapa intelligenta lösningar över ett brett spektrum av applikationer.

huffman kodningskod

AI med Python – Maskininlärning

Maskininlärning är ett underområde av AI som tillåter utvecklare att fokusera på utvecklingen av algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att lära sig och göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerade.

Det finns fyra typer av maskininlärningstekniker:

  1. Övervakat lärande
  2. Semi-övervakat lärande
  3. Oövervakat lärande
  4. Förstärkningsinlärning

Övervakat lärande

I övervakad maskininlärning tränas algoritmen på en märkt datauppsättning, där varje ingång paras med dess motsvarande utdata. Applikationen innehåller klassificerings- och regressionsuppgifter.

Regression Algoritmer

Klassificeringsalgoritm

Oövervakat lärande

Vid oövervakad maskininlärning tillhandahålls algoritmen omärkt data och har till uppgift att hitta mönster eller samband inom den. Målet med algoritmen är att inneboende strukturer eller grupper i datan. Tillämpningen av oövervakat lärande inkluderar klustring och dimensionsreduktion.

Algoritmer för kluster

Dimensionalitetsminskning

Förstärkningsinlärning

I förstärkningsinlärning lär sig algoritmen genom att interagera med en miljö och få feedback i form av belöningar eller straff. Målet med algoritmen är att upptäcka optimala strategier eller åtgärder för att maximera kumulativa belöningar över tid. Applikationen inkluderar spel, robotik, autonoma system. De populära förstärkningsinlärningsalgoritmerna är:

  • Q-lärande
  • Modellbaserad förstärkningsinlärning
  • Deep Q Network (DQN)
  • FÖRSTÄRKA
  • Skådespelare kritiker
  • Monte Carlo policyutvärdering
  • SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Trots framgången med maskininlärning finns det flera begränsningar som ledde till utvecklingen och antagandet av djupinlärning. De viktigaste begränsningarna för maskininlärning är:

ta bort npm-cache
  • ML-modeller förlitar sig på handgjorda funktioner och deras prestanda är begränsad till kvaliteten och relevansen av dessa funktioner. Så det är en utmaning att extrahera informativa funktioner.
  • ML-algoritmer kämpar med högdimensionella och ostrukturerade datatyper som bilder, ljud och text.
  • ML-modeller är begränsade i sin förmåga att modellera olinjära och komplexa samband.

AI med Python – Deep Learning

Deep learning är ett underområde för maskininlärning. Modellen för djupinlärning hämtar inspiration från strukturen i den mänskliga hjärnan. Den mänskliga hjärnan består av miljarder neuroner som kommunicerar genom elektrokemiska signaler och i DL är artificiella neurala nätverk sammansatta av noder som är sammankopplade med vikter.

Grunderna för djupt lärande

Termen deep in Deep Learning hänvisar till de flera lagren (djupet) i dessa nätverk, vilket gör att de kan lära sig intrikata mönster och funktioner från stora datamängder. För att förstå grundläggande neurala nätverk måste vi bygga en solid grund för att bemästra djup inlärning med hjälp av följande grunder:

  • Gradient Descent Algoritm
  • Backpropagation
  • Hyperparametrar
    • Aktiveringsfunktioner
    • Epoker
    • Förlustfunktion
    • Optimerare
    • Satsstorlek
    • Inlärningshastighet
  • Förlustfunktioner

Deep Learning Architecture

Deep learning-arkitekturer är strukturerade neurala nätverksmodeller utformade för att underlätta komplexa inlärningsuppgifter genom att automatiskt identifiera mönster och representationer i data. Nedan finns grundläggande strukturer för djupinlärning:

AI med Python – Natural Language Processing (NLP)

Naturlig språkbehandling fokuserar på interaktion mellan datorer och mänskligt språk. NLP gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera människoliknande text, vilket möjliggör sömlös kommunikation. Grunderna för Natural Language Processing (NLP) omfattar de grundläggande principerna och teknikerna som gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk. Nyckelkomponenter inkluderar:

Textbehandling och representation

Textbearbetning och representation i NLP avser uppgiften att hantera och transformera textdata för analys- och maskininlärningsapplikationer. Textbehandling används för att manipulera och förbereda textdata för analys och textrepresentation innebär att konvertera textinformation till ett format som effektivt kan bearbetas och förstås av maskiner. Nedan är metoderna för att bearbeta och representera text:

Textbearbetning

  • Tokenisering
  • Stemming
  • Lematisering
  • Stoppa borttagning av ord
  • Textnormalisering
  • Ordspråksmärkning (POS).

Textrepresentation

Lexisk semantik

Lexikalisk semantik fokuserar på ordens betydelse och deras relationer inom ett språk och utforskar hur ord förmedlar mening.

  • Disambiguation av ordkänsla
  • Semantisk likhet

AI med Python – datorseende

Computer Vision är ett multidisciplinärt område för artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att tolka, analysera och förstå visuell information från världen, ungefär som det mänskliga visuella systemet. Det innebär att utveckla algoritmer och system som gör det möjligt för datorer att få insikter från bilder, videor och annan visuell data, vilket gör att de kan känna igen objekt, förstå scener och utföra uppgifter som bildklassificering, objektdetektering och ansiktsigenkänning.

Bildbehandling och transformation

Bildbehandling och transformation avser de tekniker och metoder som används för att manipulera och förbättra digitala bilder. Dessa processer involverar tillämpning av olika operationer för att ändra utseendet, kvaliteten eller informationsinnehållet i en bild. Här är nyckelbegrepp relaterade till bildbehandling och transformation:

  • Bildförvandling
  • Bildförbättring
  • Bildskärpa
  • Kantdetektering
  • Utjämna och suddig bild
  • Image Denoising
  • Färgrymdstransformation

Bildigenkänningsarkitekturer

Bildigenkänningsarkitekturer är specialiserade modeller eller neurala nätverksstrukturer skapade i syfte att identifiera och kategorisera objekt i bilder. Genom tiden har många arkitekturer upptäckts. Några av modellerna för bildigenkänning listas nedan:

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

Objektdetektionsarkitekturer

Objektdetekteringsarkitekturer utnyttjar tekniker för djupinlärning för att upptäcka och klassificera objekt med olika orienteringar. Det finns två huvudtyper för tekniker för objektdetektering tvåstegsdetektorer och enkelskottsdetektorer.

Tvåstegsdetektorer

Tvåstegsdetektorer följer en tvåstegsprocess. Först genererar de regionförslag som sannolikt innehåller objekt med hjälp av metoder som regionförslagsnätverk (RPN). I det andra steget klassificeras och förfinas dessa förslag för att erhålla de slutliga objektdetekteringarna. Några av de två stegsdetekteringsmodellerna är:

partiellt derivat av latex
  • R-CNN (Regionsbaserat Convolutional Neural Network)
  • Snabb R-CNN
  • Snabbare R-CNN
  • Cascade R-CNN

Enkelskottdetektorer

Single Shot Detectors utför objektdetektering i en enda framåtpassning genom nätverket. De förutsäger begränsningsrutor och klasssannolikheter direkt från fördefinierade ankarrutor över flera skalor. Exempel på modeller inkluderar:

  • YOLO (Du tittar bara en gång)
  • SSD (Single Shot Detector)

Bildsegmenteringsarkitekturer

Bildsegmenteringsarkitekturmodeller för att skapa partitionering av en ingångsbild i distinkta regioner eller objekt. Varje pixel i bilden är märkt, vilket tilldelar den till ett visst segment. Huvudarkitekturen för bildsegmentering inkluderar:

  • U-Net
  • K betyder klustring
  • Mask R-CNN
  • YOLOv8
  • Kaskadmask R-CNN
  • PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

Datorseende spelar en avgörande roll i olika tillämpningar, inklusive autonoma fordon, medicinsk bildanalys, övervakning, förstärkt verklighet och mer.

AI med Python – Generativ AI

Generativa AI-rekreativa modeller som kan generera nytt innehåll, vanligtvis med bilder, text, ljud eller olika dataformer. Detta område av AI är dedikerat till att producera nya och olika resultat baserade på inlärda mönster och strukturer.

Bildgenereringsarkitekturer

Bildgenereringsarkitekturer hänvisar till specialiserade modeller eller neurala nätverksstrukturer skapade i syfte att generera realistiska bilder. Dessa arkitekturer använder generativa modeller för att skapa visuellt innehåll som är både realistiskt och mångsidigt. Nedan är några anmärkningsvärda exempel på bildgenereringsarkitekturer:

  • Varierande autokodare
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Villkorligt GAN (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • Progressiv GAN
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (Vector Quantized Variational Autoencoder)
  • Stil GAN

Textgenereringsarkitekturer

Textgenereringsarkitekturer hänvisar till specialiserade modeller eller neurala nätverksstrukturer skapade i syfte att generera nytt textinnehåll. Dessa arkitekturer använder generativa modeller för att producera text som är både sammanhängande och kontextuellt lämplig. Några av textgenereringsmodellerna är:

sed kommando

Ljudgenereringsarkitekturer

Arkitekturer dedikerade till ljudgenerering är specialiserade neurala nätverksmodeller skapade i syfte att generera nytt ljudinnehåll. Dessa strukturer använder generativa modeller för att skapa ljudsekvenser som är realistiska. Några av de framstående ljudgenereringsartiklarna är:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Djup röst

Vi har navigerat genom AI-resan och täckt intressanta ämnen maskininlärning (ML), djupinlärning (DL), datorseende (CV), generativ AI och naturlig språkbehandling (NLP). Python spelar en viktig roll i att skapa intelligenta lösningar med elegans och effektivitet. Python AI står i skärningspunkten mellan kod och intelligens.

Tutorial för AI med Python – Vanliga frågor

1. Vad är artificiell intelligens (AI)?

Artificiell intelligens (AI) syftar på simulering av mänsklig intelligens i maskiner som är programmerade att tänka och agera som människor. Föreställ dig maskiner som kan lära sig och agera som människor! Det är grundidén med AI. Det handlar om att göra datorer tillräckligt intelligenta för att lösa problem, förstå information och till och med fatta beslut på egen hand, precis som vi gör.

2. Vilka olika typer av AI finns?

Det finns olika sätt att närma sig AI, men här är två huvudkategorier:

  • Smal AI: Det här är den sorten du ser oftast, som AI-assistenter i din telefon eller självkörande bilar. Den är bra på specifika uppgifter, men inte lika flexibel som människor .
  • Allmän AI: Detta är AI:s heliga gral – maskiner som är lika intelligenta som vi, som kan lära sig och göra allt som människor kan. Vi är fortfarande långt ifrån det, men det är ett fascinerande mål!

3. Varför är Python populärt för AI-utveckling?

Python är som ett vänligt kodningsspråk. Det är lätt att lära sig, kraftfullt och har massor av bibliotek speciellt utformade för AI, som:

  • NumPy: Hanterar siffror som en mästare.
  • Pandas: Ordnar din data som ett kalkylblad på steroider.
  • scikit-learn: Har färdiga verktyg för vanliga AI-uppgifter.
  • TensorFlow & PyTorch: Bygg komplexa AI-modeller, som för bildigenkänning eller språköversättning.

4. Vilka är karriärmöjligheterna inom AI med Python?

AI är ett blomstrande område, så det finns en enorm efterfrågan på människor som vet hur man bygger och använder den. Med Python-kunskaper kan du vara AI-ingenjör, forskare, datavetare eller till och med starta ditt eget AI-drivna företag!

6. Kan du göra AI med Python?

Python rika ekosystem gör den idealisk för olika AI-uppgifter, från att bygga enkla skript till komplexa modeller. Populära bibliotek som TensorFlow och PyTorch tillhandahåller kraftfulla verktyg för maskininlärning och djupinlärning.

7. Vilken Python-version är bäst för AI?

Medan båda Python 2 och 3 har AI-applikationer, Python 3 är det rekommenderade valet för nya projekt på grund av dess bättre prestanda, säkerhet och stöd från samhället. De flesta AI-bibliotek är redan optimerade för Python 3.

8. Är AI svårt i Python?

Svårigheten beror på din tidigare programmeringserfarenhet och den specifika AI-uppgift du tar dig an. Grundläggande AI-koncept i Python kan förstås relativt lätt, men att bygga komplexa modeller kräver djupare förståelse och övning.