Viele Studenten lernen Python, weil sie sich für künstliche Intelligenz interessieren und daran interessiert sind, in verwandten Branchen zu arbeiten. Heute werden wir über einige der in dieser Richtung erforderlichen Fähigkeiten sprechen.
Hier geht es vor allem um Programmierkenntnisse. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Wenn Sie vorhaben, Python als Hauptentwicklungssprache zu verwenden (was auch der aktuelle Mainstream im Bereich der künstlichen Intelligenz ist), dann Die Entwicklungsgrundlage von Python ist ein Muss. Was Sie beherrschen müssen, ist die Grundlage aller Python-basierten Entwicklungen. Sie müssen die grundlegende Syntax, Datentypen und allgemeinen Module von Python verstehen, in der Lage sein, Logik wie Bedingungen und Schleifen, Stammdatenstrukturen wie Liste und Diktat und ihre allgemeinen Operationen korrekt zu verwenden und die Konzepte und Verwendungen von Funktionen zu verstehen , Module und objektorientiertes Warten.
Nachdem Sie sich damit auskennen, müssen Sie die Python-Toolbibliothek für die Datenverarbeitung erlernen:
NumPy
NumPy bietet viele Datenstrukturen und Methoden für mathematische Berechnungen, die viel effizienter sind als Pythons eigene Liste. Das bereitgestellte Ndarray vereinfacht Matrixoperationen erheblich.
Pandas
Ein Datenverarbeitungstool basierend auf NumPy. Bietet eine große Anzahl von Modellen und Methoden für die Datenstatistik und -analyse. Eindimensionale Reihen, zweidimensionale DataFrames und dreidimensionale Panels sind die wichtigsten Datenstrukturen.
SciPy
Ein Python-Toolkit für wissenschaftliches Rechnen, das viele Methoden wie Analysis, lineare Algebra, Signalverarbeitung, Fourier-Transformation, Kurvenanpassung usw. bereitstellt.
Matplotlib
Pythons grundlegendstes Zeichenwerkzeug. Es ist reich an Funktionen und hochgradig anpassbar und kann fast alle Arten des täglichen Zeichenbedarfs erfüllen, aber die Konfiguration ist kompliziert.
Solange Sie Python zum Umgang mit Daten verwenden, kommen Sie an den oben genannten Bibliotheken nicht vorbei, also lernen Sie sie unbedingt kennen.
Danach müssen Sie ein professionelleres Toolkit für Forschung und Anwendung entsprechend Ihrer spezifischen Richtung auswählen.
Pythons bekannteste Werkzeugbibliotheken für künstliche Intelligenz sind:
Scikit-Learn
Scikit-Learn ist ein maschinelles Lernen In Python entwickelte Bibliothek, die eine große Anzahl von Algorithmen und Datensätzen für maschinelles Lernen enthält und ein praktisches Tool für das Data Mining ist. Es basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und kann direkt über pip installiert werden.
TensorFlow
TensorFlow wurde ursprünglich von Google für die maschinelle Lernforschung entwickelt. TensorFlow kann auf GPU oder CPU ausgeführt werden und zeichnet sich durch Deep Learning aus. Es wird derzeit häufig sowohl in der akademischen Forschung als auch in technischen Anwendungen eingesetzt. Aber TensorFlow ist relativ niedrig und wir werden häufiger andere darauf basierende Frameworks verwenden.
Theano
Theano ist eine ausgereifte und stabile Deep-Learning-Bibliothek. Ähnlich wie TensorFlow handelt es sich um eine relativ einfache Bibliothek, die sich für die Optimierung numerischer Berechnungen eignet und die GPU-Programmierung unterstützt. Es gibt viele auf Theano basierende Bibliotheken, die seine Datenstrukturen nutzen, aber seine Schnittstelle ist für die Entwicklung nicht sehr benutzerfreundlich.
Keras
Keras ist eine hochmodulare neuronale Netzwerkbibliothek, die in Python geschrieben ist und auf TensorFlow oder Theano ausgeführt werden kann. Die Benutzeroberfläche ist sehr einfach und benutzerfreundlich, was die Entwicklungseffizienz erheblich verbessert.
Caffe
Caffe ist im Bereich Deep Learning sehr bekannt. Es wurde vom Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) und Community-Mitwirkenden entwickelt. Es bietet die Vorteile der Modularität und der hohen Leistung, insbesondere im Bereich Computer Vision. Caffe selbst ist keine Python-Bibliothek, stellt jedoch eine Schnittstelle zu Python bereit.
PyTorch
Torch ist auch eine erfahrene Bibliothek für maschinelles Lernen. Das in der künstlichen Intelligenzforschung von Facebook verwendete Framework ist Torch, und DeepMind nutzte ebenfalls Torch, bevor es von Google übernommen (später in TensorFlow umgewandelt) wurde, was seine Fähigkeiten zeigt. Allerdings ist die Lua-Sprache nicht populär genug. Bis seine Python-Implementierung PyTorch erschien.
MXNet
Distributed Computing ist eine seiner Funktionen, die Standard-Deep-Learning-Engine von Amazon AWS, die mehrere CPU/GPU-Trainingsnetzwerke unterstützt.
Mit diesen leistungsstarken Tools können Sie bereits verschiedene klassische Modelle zum Trainieren und Vorhersagen von Datensätzen verwenden. Wenn Sie jedoch ein qualifizierter Entwickler künstlicher Intelligenz sein möchten, reicht es nicht aus, nur die API des Tools aufzurufen und Parameter anzupassen.
Python ist ein wichtiges Werkzeug für die Entwicklung künstlicher Intelligenz, und Programmierung ist eine wesentliche Fähigkeit in dieser Richtung. Aber Python zu beherrschen bedeutet nicht, künstliche Intelligenz zu beherrschen. Der Kern der künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen (Machine Learning) und Deep Learning. Ihre Grundlage ist die Mathematik (fortgeschrittene Mathematik/lineare Algebra/Wahrscheinlichkeitstheorie usw.), und die Programmierung ist das Mittel zur Umsetzung.
Wenn Sie also in dieses Feld einsteigen möchten, sind neben Programmierkenntnissen auch mathematische Grundlagen unerlässlich, und dann müssen Sie auch Data Mining, maschinelles Lernen, Deep Learning und andere Kenntnisse verstehen.
Dies ist kein schneller Weg, der in ein paar Monaten erreicht werden kann, aber wenn Sie beharrlich bleiben, werden Sie auf jeden Fall etwas gewinnen.
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