Python 人工知能について何を学ぶ必要がありますか?
Python を学ぶ学生が多いのは、人工知能に興味があり、関連業界で働くことに興味があるからです。今日は、この方向で必要なスキルのいくつかについて説明します。
#ここでは主にプログラミング スキルについて説明します。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python を主要な開発言語として使用する予定がある場合 (人工知能の分野では現在の主流でもあります)、 Python の開発基礎は必須です マスターする必要があるのは、Python ベースのすべての開発の基礎です。 Python の基本的な構文、データ型、共通モジュールを理解し、条件やループなどのロジックを正しく使用でき、リストや辞書などのデータ構造とその一般的な操作をマスターし、関数の概念と使用法を理解する必要があります。 、モジュール、オブジェクト指向。
#これに習熟したら、データ処理に関連する Python ツール ライブラリを学習する必要があります:
NumPy
NumPy は、Python 独自のリストよりもはるかに効率的な数学的計算のための多くのデータ構造とメソッドを提供します。提供される ndarray は行列演算を大幅に簡素化します。Pandas
NumPy ベースのデータ処理ツール。データの統計と分析のための多数のモデルと手法を提供します。 1 次元シリーズ、2 次元データフレーム、および 3 次元パネルが主なデータ構造です。SciPy
科学計算用の Python ツールキット。微積分、線形代数、信号処理、フーリエ変換、曲線近似などの多くの手法を提供します。Matplotlib
Python は最も基本的な描画ツールです。機能が豊富でカスタマイズ性が高く、日常のあらゆる描画ニーズにほぼ対応できますが、構成が複雑です。 Pythonを使ってデータを扱う以上、上記のライブラリは避けて通れないので、必ず習得してください。 その後、特定の方向に応じて、研究と応用のためのより専門的なツール キットを選択する必要があります。人工知能における Python の最も有名なツール ライブラリには主に次のものが含まれます。
Scikit-Learn
Scikit-Learn は機械ですPython で開発された学習ライブラリ。多数の機械学習アルゴリズムとデータ セットが含まれており、データ マイニングに便利なツールです。これは NumPy、SciPy、Matplotlib に基づいており、pip 経由で直接インストールできます。TensorFlow
TensorFlow は、もともと機械学習研究のために Google によって開発されました。 TensorFlow は GPU または CPU 上で実行でき、ディープラーニングに優れています。現在、学術研究と工学用途の両方で広く使用されています。ただし、TensorFlow は比較的低レベルであり、多くの場合、TensorFlow に基づいて開発された他のフレームワークを使用します。Theano
Theano は、成熟した安定した深層学習ライブラリです。 TensorFlow と同様に、数値計算の最適化に適した比較的低レベルのライブラリであり、GPU プログラミングをサポートしています。 Theano をベースにしたライブラリはそのデータ構造を活用したものが数多くありますが、そのインターフェイスは開発にとってあまり使いやすいものではありません。Keras
Keras は、Python で書かれた高度にモジュール化されたニューラル ネットワーク ライブラリであり、TensorFlow または Theano 上で実行できます。インターフェースは非常にシンプルで使いやすく、開発効率が大幅に向上します。Caffe
Caffe はディープラーニングの分野でよく知られています。これは、バークレー ビジョン アンド ラーニング センター (BVLC) とコミュニティの貢献者によって開発され、特にコンピューター ビジョンの分野において、モジュール性と高性能という利点があります。 Caffe 自体は Python ライブラリではありませんが、Python へのインターフェイスを提供します。PyTorch
Torch も古い機械学習ライブラリです。 Facebookの人工知能研究で使用されているフレームワークはTorchであり、DeepMindもGoogleに買収される前はTorchを使用しており(後にTensorFlowに転換)、その実力が伺えます。ただし、Lua 言語は十分に普及していません。そのPython実装PyTorchが登場するまでは。MXNet
Amazon AWS のデフォルトの深層学習エンジンである分散コンピューティングはその機能の 1 つであり、複数の CPU/GPU トレーニング ネットワークをサポートしています。 これらの強力なツールを利用すると、さまざまな従来のモデルを使用してデータ セットをトレーニングおよび予測することができます。しかし、資格のある人工知能開発者になりたい場合は、ツールの API を呼び出してパラメーターを調整するだけでは十分ではありません。 Python は人工知能開発にとって重要なツールであり、プログラミングはこの方向において不可欠なスキルです。しかし、Python をマスターすることは、人工知能をマスターすることを意味するわけではありません。人工知能の中核は機械学習(Machine Learning)とディープラーニングです。その基礎は数学(高度数学・線形代数・確率論など)であり、その実現手段はプログラミングである。
したがって、この分野に参入したい場合は、プログラミングスキルに加えて数学的基礎が不可欠であり、さらにデータマイニング、機械学習、ディープラーニングなどの知識も理解する必要があります。 これは数か月で達成できる簡単な道ではありませんが、粘り強く続ければ必ず何かを得ることができます。 Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPython 人工知能について何を学ぶ必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

Pythonパラメーター注釈の代替使用Pythonプログラミングでは、パラメーターアノテーションは、開発者が機能をよりよく理解して使用するのに役立つ非常に便利な機能です...

Pythonクロスプラットフォームデスクトップアプリケーション開発ライブラリの選択多くのPython開発者は、WindowsシステムとLinuxシステムの両方で実行できるデスクトップアプリケーションを開発したいと考えています...

Pythonスクリプトは、特定の場所のカーソル位置への出力をどのようにクリアしますか? Pythonスクリプトを書くときは、以前の出力をカーソル位置にクリアするのが一般的です...

なぜ私のコードはAPIによってデータを返しているのですか?プログラミングでは、APIが呼び出すときにヌル値を返すという問題に遭遇することがよくあります。

UvicornはどのようにしてHTTPリクエストを継続的に聞きますか? Uvicornは、ASGIに基づく軽量のWebサーバーです。そのコア機能の1つは、HTTPリクエストを聞いて続行することです...

Pythonでは、文字列を介してオブジェクトを動的に作成し、そのメソッドを呼び出す方法は?これは一般的なプログラミング要件です。特に構成または実行する必要がある場合は...
