Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих

Чему вы научитесь

Исследуйте мир искусственного интеллекта с нашим курсом, который охватывает всё от истории ИИ до принципов работы нейронных сетей и технологий глубокого обучения. Вы освоите решение традиционных задач ИИ с помощью Python, научитесь создавать и реализовывать собственные алгоритмы. Этот курс обеспечит вас всеми… Ещё

Курс разработан на основе курса по введению в Искуственный Интеллект, который я сам когда-то осваивал в университете Саутгемптона (Великобритания) и до сих пор применяю многие из этих концепций в своей профессиональной деятельности как инженер в сфере ИИ.

Этот курс идеально подойдет любому, кто стремится понять искусственный интеллект, от новичков в программировании до опытных аналитиков данных и ученых. Он станет отличным выбором для тех, кто намерен построить карьеру в сфере ИИ, а также для действующих специалистов, стремящихся углубить свои знания и умения в динамично развивающейся отрасли.

Но в том-то и дело, что нейросети придется действовать самостоятельно и напрямую взять и возвести число в степень мы ей тоже не скажем, хотя в Python имеется такой функционал. Предположим, у нас есть выражение 5*5 = 25. Нейросеть получит 5 и затем будет пропускать ее через слои нейронов. Станет умножать числа и свои результаты на какие-то веса, применять функции, пока не приблизится к правильному результату, не поймет, как мы получили этот результат.

Две эти IT-дисциплины сегодня реализуют концепцию ИИ. Задачи в этих сферах, которые на Java или других языках могут потребовать сотни строк кода, на Python решаются несколькими командами. Это происходит за счет отличного набора библиотек к Python: Keras, Scikit-learn, TensorFlow, NumPy, Pandas. Изучение языка Python не представляет никакой сложности. Дочитайте статью до конца и вы создадите свой первый ИИ, точнее, нейросеть, которая будет возводить в степень любое заданное число.

Этот язык программирования стремительно развивается и по данным наиболее авторитетного рейтинга языков TIOBE на апрель 2023 года, является самым востребованным в мире. Не в последнюю очередь его положение связано с тем, что сообщество разработчиков глубоко усовершенствовали его, чтобы он лучше других подходил для машинного обучения и создания нейросетей.

Для кого этот курс

Курс предлагает серию лекций, написанных доступным языком и сосредоточенных на практическом применении, не перегружая учащихся избиточной теорией и сложными математические расчётами. Каждый урок украшен наглядными иллюстрациями и дополняется тестами для самопроверки, понятными примерами кода с детальными разъяснениями, а также интерактивными задачами, которые позволят вам закрепить новые знания на практике, самостоятельно писать код и создавать рабочие ИИ-модели.

Вы знали, что разработчики нейросети LaMDA в 2022 году заявили о появлении у их детища сознания? А ChatGPT стал самым быстрорастущим сервисом в истории. К слову, сам ChatGPT является примером того, как создать нейросеть на Python, потому что он написан именно на этом языке программирования.

Готовить наше «восстание машин» будем на браузерной платформе Google Collab. Ее плюс в том, что все библиотеки Python там уже добавлены. Вам нужно только прописать их подключение, и можно обращаться к фреймворкам, программируя прямо в браузере. Еще один довод «за» — возможность запускать код построчно, то есть передавать интерпретатору не весь скрипт, а только ту его часть, на результатах которой вы хотите сосредоточиться. Подключаем библиотеки оператором Import:

Проекты в области искусственного интеллекта сейчас выходят на новый уровень. Мы это можем понять по распространению техники, в основе которой они лежат: личные помощники (в том числе умные колонки), спам-фильтры, системы поимки мошенников, поисковики, рекомендательные системы и многое другое.

Нейросеть создается из множества сущностей как нейроны, эти конструкции не запрограммированы на узкую задачу, а принимают любую информацию, передают дальше, изучают и могут по мере прохождения генерировать реакцию на нее «на лету», в зависимости от анализа на текущий момент. Обсчитывает искусственные компьютерные «нейроны» компьютер, по приказу из Python. Нейросеть ниже принимает на вход картинку, а на выходе дает число, то есть предположение о том, нарисована ли на картинке кошка или это собака. Если нейросеть ошибается, то накапливает опыт. В следующий раз она с меньшей вероятностью получит ошибку.

За это у нас отвечают методы model.add и функция Dense. Ее параметры, которые мы здесь прописали надо понимать так: слой с 10 нейронами, в который на вход передается 1 число и второй слой — 1 нейрон, получающий 10 чисел. Зададим параметры того, как нейросеть будет обучаться.