Que devez-vous apprendre sur l'intelligence artificielle Python ?

De nombreux étudiants apprennent Python parce qu'ils s'intéressent à l'intelligence artificielle et souhaitent travailler dans des industries connexes. Aujourd'hui, nous parlerons de certaines des compétences requises dans cette direction.

Ici, nous parlons principalement de compétences en programmation. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Si vous envisagez d'utiliser Python comme principal langage de développement (qui est également le courant dominant actuel dans le domaine de l'intelligence artificielle), alors les bases du développement de Python sont indispensables. Ce que vous devez maîtriser est la base de tout développement basé sur Python. Vous devez comprendre la syntaxe de base, les types de données et les modules communs de Python, être capable d'utiliser correctement la logique telle que les conditions et les boucles, maîtriser les structures de données telles que list et dict et leurs opérations courantes, et comprendre les concepts et les utilisations des fonctions. , modules et attente orientée objet.

Une fois que vous maîtrisez cela, vous devez apprendre la bibliothèque d'outils Python liée au traitement des données :

NumPy

NumPy fournit de nombreuses structures de données et méthodes de calcul mathématique, qui sont beaucoup plus efficaces que la propre liste de Python. Le ndarray qu'il fournit simplifie grandement les opérations matricielles.

Pandas

Un outil de traitement de données basé sur NumPy. Fournit un grand nombre de modèles et de méthodes pour les statistiques et l’analyse des données. Les séries unidimensionnelles, les DataFrame bidimensionnels et les panneaux tridimensionnels sont ses principales structures de données.

SciPy

Une boîte à outils Python pour le calcul scientifique, fournissant de nombreuses méthodes telles que le calcul, l'algèbre linéaire, le traitement du signal, la transformée de Fourier, l'ajustement de courbe, etc.

Matplotlib

L'outil de dessin le plus basique de Python. Il est riche en fonctions et hautement personnalisable, et peut répondre à presque toutes sortes de besoins quotidiens en matière de dessin, mais la configuration est compliquée.

Tant que vous utilisez Python pour traiter des données, vous ne pouvez pas éviter les bibliothèques ci-dessus, alors assurez-vous de les apprendre.

Après cela, vous devez choisir une boîte à outils plus professionnelle pour la recherche et l'application en fonction de votre orientation spécifique.

Les bibliothèques d'outils Python les plus célèbres en matière d'intelligence artificielle comprennent principalement :

Scikit-Learn

Scikit-Learn est une machine bibliothèque d'apprentissage développée en Python, qui contient un grand nombre d'algorithmes et d'ensembles de données d'apprentissage automatique, et constitue un outil pratique pour l'exploration de données. Il est basé sur NumPy, SciPy et Matplotlib et peut être installé directement via pip.

TensorFlow

TensorFlow a été initialement développé par Google pour la recherche sur l'apprentissage automatique. TensorFlow peut fonctionner sur GPU ou CPU et excelle dans l'apprentissage profond. Il est actuellement largement utilisé dans la recherche universitaire et dans les applications techniques. Mais TensorFlow est de niveau relativement bas et nous utiliserons le plus souvent d'autres frameworks développés sur cette base.

Theano

Theano est une bibliothèque d'apprentissage profond mature et stable. Semblable à TensorFlow, il s'agit d'une bibliothèque de niveau relativement bas adaptée à l'optimisation des calculs numériques et prenant en charge la programmation GPU. Il existe de nombreuses bibliothèques basées sur Theano qui profitent de ses structures de données, mais son interface n'est pas très conviviale pour le développement.

Keras

Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux hautement modulaire écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano. Son interface est très simple et facile à utiliser, ce qui améliore considérablement l'efficacité du développement.

Caffe

Caffe est très réputé dans le domaine du deep learning. Il a été développé par le Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) et des contributeurs de la communauté. Il présente les avantages de la modularité et des performances élevées, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur. Caffe lui-même n'est pas une bibliothèque Python, mais il fournit une interface avec Python.

PyTorch

Torch est également une bibliothèque d'apprentissage automatique chevronnée. Le framework utilisé dans la recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook est Torch, et DeepMind a également utilisé Torch avant d'être racheté par Google (converti plus tard en TensorFlow), ce qui montre ses capacités. Cependant, la langue Lua n’est pas assez populaire. Jusqu'à ce que son implémentation Python, PyTorch, apparaisse.

MXNet

Le moteur d'apprentissage en profondeur par défaut d'Amazon AWS, l'informatique distribuée est l'une de ses fonctionnalités, prenant en charge plusieurs réseaux de formation CPU/GPU.

Avec ces outils puissants, vous pouvez déjà utiliser divers modèles classiques pour entraîner et prédire des ensembles de données. Mais si vous voulez devenir un développeur qualifié en intelligence artificielle, il ne suffit pas d'appeler l'API de l'outil et d'ajuster les paramètres.

Python est un outil important pour le développement de l'intelligence artificielle, et la programmation est une compétence essentielle dans cette direction. Mais maîtriser Python ne signifie pas maîtriser l’intelligence artificielle. Le cœur de l’intelligence artificielle est l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Leur base est les mathématiques (mathématiques avancées/algèbre linéaire/théorie des probabilités, etc.), et la programmation est le moyen de mise en œuvre.

Donc, si vous souhaitez entrer dans ce domaine, en plus des compétences en programmation, les bases mathématiques sont essentielles, et vous devez également comprendre l'exploration de données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et d'autres connaissances.

Ce n'est pas un chemin rapide qui peut être réalisé en quelques mois, mais si vous persistez, vous gagnerez certainement quelque chose.

Pour plus d'articles techniques liés à Python, veuillez visiter la colonne Tutoriel Python pour apprendre !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!