logo

TechCodeview

Tutorial d'IA amb Python

En aquest Tutorial d'IA amb Python , explorareu els conceptes fonamentals i avançats de la intel·ligència artificial (IA) mitjançant el llenguatge de programació Python. Tant si sou un principiant complet com un professional experimentat, aquest tutorial està dissenyat per satisfer les vostres necessitats d'aprenentatge, oferint una enfocament pas a pas al domini Tècniques d'IA amb Python .

Des de la comprensió de conceptes bàsics fins a l'exploració d'algorismes i aplicacions avançades, aquest tutorial us proporciona les habilitats i els coneixements essencials per submergir-vos en l'apassionant món de la IA. Tant si voleu construir la vostra carrera en IA o millorar les vostres habilitats existents, aquest tutorial ofereix una base sòlida per al vostre viatge en IA.



Per què utilitzar Python per a IA?

Python proporciona una sintaxi clara i llegible, per tant, proporciona un camí suau per aprendre i construir models intel·ligents sense estructures de codi complexes. La millor part de l'ús de Python és el seu ric ecosistema de biblioteques i marcs especialment dissenyats per a IA i aprenentatge automàtic. Python té una forta comunitat d'aficionats a la IA, investigadors i desenvolupadors que comparteixen coneixements, coneixements i recursos. L'esperit col·laboratiu de la comunitat de Python AI garanteix que l'ajuda estigui sempre a l'abast.

AI amb Python: requisits previs

El viatge de la Intel·ligència Artificial requereix base sòlida en la programació de Python i per assegurar-vos que teniu un punt de partida sòlid i sòlid, us animem a consultar Tutorial de Python , que serveix com a recurs inestimable tant per a desenvolupadors principiants com per experimentats.



Tutorial d'IA amb Python

Aquí aprendràs tots els conceptes d'IA amb Python. En primer lloc, cobrim la IA, incloses les seves branques com l'aprenentatge automàtic, l'aprenentatge profund, la PNL i la visió per ordinador. A més, explorem les tecnologies d'IA de moda, inclosa la IA generativa i molt més.

Intel · ligència artificial

Intel·ligència artificial (IA) és un sistema informàtic que és capaç d'executar les tasques que requereixen intel·ligència humana. Les tasques poden incloure la resolució de problemes, la traducció automàtica, la generació d'imatges i la presa de decisions. L'objectiu principal dels sistemes d'IA és replicar o simular funcions cognitives semblants a les humanes, permetent a les màquines fer front a tasques complicades i adaptar-se a diferents circumstàncies. El subconjunt d'IA inclou aprenentatge automàtic (ML), aprenentatge profund (DL), processament del llenguatge natural, visió per ordinador, robòtica i IA generativa.

Per desenvolupar aquests models complexos, aprofitem marcs Python com Scikit-aprendre , TensorFlow i PyTorch .



  • TensorFlow està desenvolupat pels equips de Google Brain, proporciona un conjunt complet d'eines per construir i entrenar les xarxes neuronals.
  • PyTorch és un marc desenvolupat pel laboratori de recerca d'IA de Facebook (FAIR), que facilita una depuració fàcil i un procés de creació de models més intuïtiu en comparació amb els gràfics estàtics.
  • Scikit-Learn és una biblioteca d'aprenentatge automàtic fàcil d'utilitzar que se centra en l'aprenentatge supervisat i no supervisat.

Aquests marcs ofereixen versatilitat i escalabilitat per capacitar desenvolupadors i investigadors per crear solucions intel·ligents en un ampli espectre d'aplicacions.

forma completa iskcon

IA amb Python - Aprenentatge automàtic

L'aprenentatge automàtic és un subcamp de la IA que permet als desenvolupadors centrar-se en el desenvolupament d'algorismes i models que permeten als ordinadors aprendre i prendre prediccions o decisions sense ser programats explícitament.

Hi ha quatre tipus de tècniques d'aprenentatge automàtic:

  1. Aprenentatge supervisat
  2. Aprenentatge semitutelat
  3. Aprenentatge no supervisat
  4. Aprenentatge de reforç

Aprenentatge supervisat

En l'aprenentatge automàtic supervisat, l'algorisme s'entrena en un conjunt de dades etiquetat, on cada entrada s'aparella amb la seva sortida corresponent. L'aplicació inclou tasques de classificació i regressió.

Algorismes de regressió

Algorisme de classificació

Aprenentatge no supervisat

En l'aprenentatge automàtic no supervisat, l'algoritme es proporciona dades sense etiquetar i té la tasca de trobar patrons o relacions dins d'ell. L'objectiu de l'algorisme és integrar estructures o grups a les dades. L'aplicació de l'aprenentatge no supervisat inclou l'agrupació i la reducció de la dimensionalitat.

tutorial c#

Algoritmes de agrupació

Reducció de la dimensionalitat

Aprenentatge de reforç

En l'aprenentatge per reforç, l'algoritme aprèn interactuant amb un entorn i rebent retroalimentació en forma de recompenses o penalitzacions. L'objectiu de l'algoritme és descobrir estratègies o accions òptimes per maximitzar les recompenses acumulades al llarg del temps. L'aplicació inclou jocs, robòtica, sistemes autònoms. Els algorismes populars d'aprenentatge de reforç són:

  • Q-learning
  • Aprenentatge de reforç basat en models
  • Xarxa Deep Q (DQN)
  • REFORÇA
  • Crític actor
  • Avaluació de polítiques de Montecarlo
  • SARSA (Estat-Acció-Recompensa-Estat-Acció)

Malgrat l'èxit de l'aprenentatge automàtic, hi ha diverses limitacions que van portar al desenvolupament i adopció de l'aprenentatge profund. Les principals limitacions de l'aprenentatge automàtic són:

  • Els models ML es basen en funcions fetes a mà i el seu rendiment es limita a la qualitat i la rellevància d'aquestes funcions. Per tant, extreure funcions informatives és un repte.
  • Els algorismes de ML lluiten amb tipus de dades d'alta dimensió i no estructurades, com ara imatges, àudio i text.
  • Els models ML tenen una capacitat limitada per modelar relacions no lineals i complexes.

IA amb Python: aprenentatge profund

L'aprenentatge profund és un subcamp de l'aprenentatge automàtic. El model d'aprenentatge profund s'inspira en l'estructura del cervell humà. El cervell humà està format per milers de milions de neurones que es comuniquen mitjançant senyals electroquímics i, en DL, les xarxes neuronals artificials estan compostes per nodes que estan interconnectats amb pesos.

Fonaments de l'aprenentatge profund

El terme deep in Deep Learning es refereix a les múltiples capes (profunditat) d'aquestes xarxes, cosa que els permet aprendre patrons i característiques complexos a partir de grans conjunts de dades. Per entendre la xarxa neuronal bàsica, hem de construir una base sòlida per dominar l'aprenentatge profund utilitzant els següents fonaments:

  • Algoritme de descens de gradients
  • Retropropagació
  • Hiperparàmetres
    • Funcions d'activació
    • Èpoques
    • Funció de pèrdua
    • Optimitzadors
    • Mida del lot
    • Taxa d'aprenentatge
  • Funcions de pèrdua

Arquitectura d'aprenentatge profund

Les arquitectures d'aprenentatge profund són models estructurats de xarxes neuronals dissenyats per facilitar tasques d'aprenentatge complexes mitjançant la identificació automàtica de patrons i representacions dins de les dades. A continuació es mostren les estructures fonamentals de l'aprenentatge profund:

AI amb Python: processament del llenguatge natural (NLP)

El processament del llenguatge natural se centra en la interacció entre els ordinadors i el llenguatge humà. La PNL permet a les màquines entendre, interpretar i generar text semblant a l'ésser humà, permetent una comunicació perfecta. Els fonaments del processament del llenguatge natural (PNL) engloben els principis i tècniques fonamentals que permeten a les màquines entendre, interpretar i generar llenguatge humà. Els components clau inclouen:

Tractament i representació de textos

El processament i la representació de text en PNL es refereixen a la tasca de manejar i transformar dades textuals per a aplicacions d'anàlisi i aprenentatge automàtic. El processament de text s'utilitza per manipular i preparar dades textuals per a l'anàlisi i la representació del text implica convertir la informació textual en un format que les màquines puguin processar i entendre de manera eficient. A continuació es mostren els mètodes per processar i representar text:

Tractament de text

  • Tokenització
  • Sortida
  • Lematització
  • Eliminació de paraules d'aturada
  • Normalització de textos
  • Etiquetatge de part de parla (POS).

Representació de textos

Semàntica lèxica

La semàntica lèxica se centra en el significat de les paraules i les seves relacions dins d'una llengua i explora com les paraules transmeten significat.

  • Desambiguació del sentit de la paraula
  • Similitud semàntica

IA amb Python: visió per ordinador

La visió per ordinador és un camp multidisciplinari d'intel·ligència artificial que permet a les màquines interpretar, analitzar i entendre la informació visual del món, com el sistema visual humà. Implica desenvolupar algorismes i sistemes que permeten als ordinadors obtenir informació a partir d'imatges, vídeos i altres dades visuals, cosa que els permet reconèixer objectes, comprendre escenes i realitzar tasques com la classificació d'imatges, la detecció d'objectes i el reconeixement facial.

Tractament i transformació d'imatges

El processament i la transformació d'imatges fan referència a les tècniques i mètodes utilitzats per manipular i millorar les imatges digitals. Aquests processos impliquen l'aplicació de diverses operacions per modificar l'aparença, la qualitat o el contingut d'informació d'una imatge. Aquests són els conceptes clau relacionats amb el processament i la transformació d'imatges:

  • Transformació de la imatge
  • Millora de la imatge
  • Afilament de la imatge
  • Detecció de vora
  • Imatge suavitzada i borrosa
  • Reducció de soroll d'imatge
  • Transformació de l'espai de color

Arquitectures de reconeixement d'imatges

Les arquitectures de reconeixement d'imatges són models especialitzats o estructures de xarxes neuronals creades amb la finalitat d'identificar i categoritzar objectes dins d'imatges. Al llarg del temps, s'han descobert nombroses arquitectures. Alguns dels models de reconeixement d'imatges es mostren a continuació:

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

Arquitectures de detecció d'objectes

Les arquitectures de detecció d'objectes utilitzen tècniques d'aprenentatge profund per detectar i classificar objectes amb diferents orientacions. Hi ha dos tipus principals de tècniques de detecció d'objectes: detectors de dues etapes i detectors d'un sol tir.

Detectors de dues etapes

Els detectors de dues etapes segueixen un procés de dos passos. En primer lloc, generen propostes de regió que probablement continguin objectes mitjançant mètodes com les xarxes de propostes de regió (RPN). En el segon pas, aquestes propostes es classifiquen i es perfeccionen per obtenir les deteccions finals d'objectes. Alguns dels models de detecció de dues etapes són:

làtex de derivada parcial
  • R-CNN (xarxa neuronal convolucional basada en la regió)
  • R-CNN ràpid
  • R-CNN més ràpid
  • Cascada R-CNN

Detectors d'un sol tir

Els detectors d'un sol tir realitzen la detecció d'objectes en un sol pas cap endavant per la xarxa. Prediuen quadres delimitadors i probabilitats de classe directament des de caixes d'ancoratge predefinides a diverses escales. Exemples de models inclouen:

  • YOLO (Només mires una vegada)
  • SSD (detector d'un sol tir)

Arquitectures de segmentació d'imatges

Models d'arquitectura de segmentació d'imatges per crear particions d'una imatge d'entrada en regions o objectes diferents. Cada píxel de la imatge està etiquetat, assignant-lo a un segment concret. Les principals arquitectures de segmentació d'imatges inclouen:

  • U-Net
  • K significa agrupació
  • Màscara R-CNN
  • YOLOv8
  • Màscara de cascada R-CNN
  • PSPNet (xarxa d'anàlisi d'escenes piramidals)

La visió per ordinador té un paper crucial en diverses aplicacions, com ara vehicles autònoms, anàlisi d'imatges mèdiques, vigilància, realitat augmentada i molt més.

AI amb Python: IA generativa

La IA generativa són models creatius capaços de generar contingut fresc, que normalment inclou imatges, text, àudio o diverses formes de dades. Aquesta àrea d'IA es dedica a produir resultats nous i diversos basats en patrons i estructures apresos.

Arquitectures de generació d'imatges

Les arquitectures de generació d'imatges fan referència a models especialitzats o estructures de xarxes neuronals dissenyades amb la finalitat de generar imatges realistes. Aquestes arquitectures utilitzen models generatius per crear contingut visual realista i divers. A continuació es mostren alguns exemples destacables d'arquitectures de generació d'imatges:

  • Autoencoders variacionals
  • Xarxes adversàries generatives (GAN)
  • GAN condicional (cGAN)
  • Wasserstein BY (WGAN)
  • GAN progressiu
  • BigGAN
  • CycleGAN
  • VQ-VAE-2 (autocodificador variacional quantificat vectorial)
  • Estil GAN

Arquitectures de generació de textos

Les arquitectures de generació de text fan referència a models especialitzats o estructures de xarxes neuronals creades amb la finalitat de generar contingut textual nou. Aquestes arquitectures utilitzen models generatius per produir un text coherent i adequat al context. Alguns dels models de generació de text són:

10 potència de 6

Arquitectures de generació d'àudio

Les arquitectures dedicades a la generació d'àudio són models de xarxes neuronals especialitzats dissenyats amb la finalitat de generar contingut d'àudio nou. Aquestes estructures utilitzen models generatius per crear seqüències sonores realistes. Alguns dels articles destacats de generació d'àudio són:

  • WaveNet
  • WaveGAN
  • Tacotron 2
  • EnCodec
  • AudioLM
  • Veu profunda

Hem navegat pel viatge de la IA i hem tractat temes interessants d'aprenentatge automàtic (ML), aprenentatge profund (DL), visió per ordinador (CV), IA generativa i processament del llenguatge natural (NLP). Python juga un paper important en l'elaboració de solucions intel·ligents amb elegància i eficiència. Python AI es troba a la intersecció del codi i la intel·ligència.

Tutorial d'AI amb Python - Preguntes freqüents

1. Què és la Intel·ligència Artificial (IA)?

La intel·ligència artificial (IA) fa referència a la simulació de la intel·ligència humana en màquines programades per pensar i actuar com humans. Imagineu màquines que poden aprendre i actuar com humans! Aquesta és la idea bàsica de la IA. Es tracta de fer que els ordinadors siguin prou intel·ligents per resoldre problemes, entendre la informació i, fins i tot, prendre decisions per si mateixos, com ho fem nosaltres.

2. Quins són els diferents tipus d'IA?

Hi ha diferents maneres d'apropar-se a la IA, però aquí hi ha dues categories principals:

  • IA estreta: Aquest és el tipus que veus amb més freqüència, com ara assistents d'IA al teu telèfon o cotxes autònoms. És bo per a tasques específiques, però no tan flexible com els humans .
  • IA general: Aquest és el sant grial de la IA: màquines tan intel·ligents com nosaltres, capaços d'aprendre i fer qualsevol cosa que els humans puguin. Encara estem lluny d'això, però és un objectiu fascinant!

3. Per què Python és popular per al desenvolupament d'IA?

Python és com un llenguatge de codificació amigable. És fàcil d'aprendre, potent i té un munt de biblioteques dissenyades específicament per a IA, com ara:

  • NumPy: Maneja els números com un campió.
  • Pandes: Organitza les vostres dades com un full de càlcul amb esteroides.
  • scikit-learn: Té eines preparades per a tasques comunes d'IA.
  • TensorFlow i PyTorch: Creeu models d'IA complexos, com ara el reconeixement d'imatges o la traducció d'idiomes.

4. Quines són les oportunitats de carrera en IA amb Python?

La IA és un camp en auge, de manera que hi ha una gran demanda de persones que sàpiguen construir-la i utilitzar-la. Amb les habilitats de Python, podríeu ser enginyer d'IA, investigador, científic de dades o fins i tot iniciar el vostre propi negoci basat en IA!

6. Pots fer IA amb Python?

de Python El ric ecosistema el fa ideal per a diverses tasques d'IA, des de la creació de scripts senzills fins a models complexos. Biblioteques populars com TensorFlow i PyTorch ofereixen eines potents per a l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund.

7. Quina versió de Python és la millor per a la IA?

Mentre que tots dos Python 2 i 3 tenir aplicacions d'IA, Python 3 és l'opció recomanada per a nous projectes a causa del seu millor rendiment, seguretat i suport comunitari. La majoria de biblioteques d'IA ja estan optimitzades per a Python 3.

8. La IA és difícil a Python?

La dificultat depèn de la vostra experiència prèvia de programació i de la tasca específica d'IA que esteu abordant. Els conceptes bàsics d'IA a Python es poden comprendre amb relativa facilitat, però la construcció de models complexos requereix una comprensió i una pràctica més profundes.