Как написать искусственный интеллект на python

Искусственный интеллект на Python для детей

Нейросети выполняют все больше функций: с их помощью пишут статьи, создают иллюстрации, системы рекомендаций и многое другое. Даже обложку к этой статье мы сделали с помощью ИИ.

806 показов
3.1K открытий

Сегодня мы подробнее поговорим об искусственном интеллекте, в нашей статье мы расскажем:

как сделать свою нейросеть на Python с библиотеками NumPy, Matplotlib, Keras (если вам нужен код нейросети на Пайтон переходите сразу сюда);
как с помощью конструкции model.add(Dense()) установить слои нейронов;
о личных помощниках и системах рекомендаций — реализация технологий искусственного интеллекта сегодня;
почему Python лучше других языков для машинного обучения и нейросетей. Код ИИ на нем на порядок короче и понятнее, чем в Java и других языках. На курсах программирования популярен формат «Пайтон для детей», настолько он прост и понятен. Это еще одна причина его популярности у разработчиков ИИ.

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.

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.

Специалисты, занимающиеся технологическим прогнозированием, называют ИИ (artificial intellect) одной из четырех технологий, которые в ближайшее время приведут к формированию «нового экономического уклада» и перевернут нашу жизнь сильнее, чем она изменилась с начала 50-х годов XX века, при первой научно-технической революции.

(Еще одной сферой практического применения ИИ являются игры, так как в «ботов» необходимо закладывать самостоятельные действия. Больше о создании игр на Roblox можно узнать здесь, — прим. ред.)

ИскИны и Python

В кибер-панковской фантастике ИскИнами называли роботов с искусственным разумом. Учитывая тенденцию, что-то подобное скоро появится. Если это так, то на какой технологии могут создать ИскИна? Скорее всего, это будет Python.

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.

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.

Создаем ИИ: как написать нейросеть на Пайтон?

Настроить среду разработки для обучения нейросети Python несложно. Дистрибутив языка может работать даже из командной строки Windows. Так же просто его поставить на Linux. Вообще, это одно из преимуществ, благодаря которым язык стал так востребован в нейросетях. Программу можно переносить из одной операционной системы на другую, и она почти всегда будет работать.

У других языков наблюдаются большие проблемы. Например, на PHP при переносе кода на Linux из Windows начинается кошмар с путями до файлов.

Нейронная сеть, за счет которой программа получает возможность «обучаться» и имитировать интеллект неслучайно так называется. Она работает методами, похожими на работу мозга человека. Может распознавать образы, слова, звуки. Отличать кошек от собак и использовать эти знания для решения каких-либо задач.

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.

Также о том, как создать нейросеть на Python можно узнать из нашего видео:

Напишем простую нейросеть на Python, которая будет получать на вход группу чисел, а на выходе пытаться получить результат возведения этого числа в квадратную степень.

Программист может применить в данном случае простой математический оператор и узнать, на какое число нужно умножить имеющееся число по тому, какое число у нас уже есть.

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.

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:

После подключения мы видим, что для создания ИИ будет использоваться библиотека Python NumPy и компоненты других библиотек. Ниже подключения библиотек мы использовали метод NumPy linspace для генерации набора чисел от -5 до 5 в 1000 раз. С помощью этой заготовки мы будем проводить обучение нейросети Python. Последняя строчка кода в этом сегменте просто дает нам результат возведения числа в квадратную степень, чтобы этот результат мы передали нейросети, и она знала, к чему должна стремиться.
Теперь возьмемся за конструирования самой нейросети:

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.

В параметре loss метода compile можно определить метод расчета ошибок, от этого зависят результаты измерений. Для учебной нейросети мы выбрали mse — средние квадратичные ошибки. Подробнее об этом можно посмотреть в документации к библиотеке. Также необходимо задать «оптимизатор». Это простая нейросеть на Python, поэтому мы по максимуму используем потенциал готовых функций и методов. Есть несколько алгоритмов взаимодействия нейронов сети, их можно выбрать именно тут.

Мы избрали для этой задачи Adam. За другими вариантами также отсылаем в мануалы, на этот раз библиотеки Keras, к которой относится этот метод. Сложно? Зато мы уже почти знаем, как сделать нейросеть на Пайтоне.

Ну а теперь давайте запустим обучение с использованием входных данных x и y. Нейросеть обучилась быстро, так как у нас всего два слоя нейронов, но после вывода на экран результата, мы видим, что он оказался не очень хорошим. Даже в нашей простой нейросети «для школьников» результат не гарантирован. Придется приложить усилия!

Искусственный интеллект на Python и Tensorflow

В продолжении предыдущей статьи мы займемся разработкой более сложного искусственного интеллекта, что будет различать фото кошек и собак.

В прошлой статье мы рассмотрели базовые концепции нейронной сети. На этот раз мы создадим куда более сложный проект, что будет распознавать пользовательские картинки. Нейронная сеть будет понимать: находится ли на фото изображение кота или же изображение собачки.

Что будет в нашей программе?

Наш искусственный интеллект не будет распознавать все объекты, по типу: машин, других животных, людей и тому прочее. Не будет он это делать по одной причине. Мы в качестве датасета или же, другими словами, набора данных для тренировки – будем использовать датасет от компании Microsoft. В датасете у них собрано более 25 000 фотографий котов и собачек, что даст нам возможность натренировать правильные весы для распознавания наших собственных фото.

Мы не будем сами искать варианты для обучения нейронной сети и на это есть два фактора:

В этом нет смысла, так как для подобных задач, зачастую, уже есть различные датасеты с подготовленными данными, которые можно использовать.
У нас уйдет слишком много времени и сил на тренировку своей нейронной сети. Только представьте, нам потребуется найти и произвести обучение на тысячах фотографиях. Это не только очень сложно, но и дорого.

По этой причине для нашей программы мы воспользуемся готовым набором данных.

Какие библиотеки нам потребуются?

В прошлой статье мы использовали лишь одну библиотеку – numpy . Без этой библиотеки нам не обойтись и в этот раз.

Numpy – библиотека, что позволяет поддерживать множество функций для работы с массивами, а также содержит поддержку высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.

По причине того, что нейронные сети – это математика, массивы и наборы данных, то без numpy – не обойтись.

Также мы будем использовать библиотеку Tensorflow. Она создана компанией Google и служит для решения задач построения и тренировки нейронной сети. За счет неё процесс обучение нейронки немного проще, нежели при написании с использованием только numpy.

Ну и последняя, но не менее важная – библиотека Matplotlib. Она служит для визуализации данных двумерной графикой. На её основе можно построить графики, изображения и прочие визуальные данные, которые человеком воспринимаются гораздо проще и лучше, нежели нули и единицы.

Среда разработки

В качестве среды разработки мы будем использовать специальный сервис от Google — Colab. Colab позволяет любому писать и выполнять произвольный код Python через браузер и особенно хорошо подходит для машинного обучения, анализа данных и обучения.

Colab полностью бесплатен и позволяет выполнять код блоками. К примеру, мы можем выполнить блок кода, где у нас идет обучение нейронки, а далее мы можем всегда выполнять не всю программу с начала и до конца, а лишь тот участок кода, где мы указываем новые данные для тестирования уже обученной нейронки.

Такой принцип существенно экономит время и по этой причине мы и будем использовать сервис Google Colab.

Создание проекта

Полная разработка проекта показывается в видео. Вы можете просмотреть его ниже:

Полезные ссылки:

Сервис Google Colab ;
Распознавание объектов на видео .

Код для реализации проекта из видео:

# Импорт библиотек и классов import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout import matplotlib.pyplot as plt from google.colab import files # Подгрузка датасета от Microsoft train, _ = tfds.load('cats_vs_dogs', split=['train[:100%]'], with_info=True, as_supervised=True) # Функция для изменения размеров изображений SIZE = (224, 224) def resize_image(img, label): img = tf.cast(img, tf.float32) img = tf.image.resize(img, SIZE) img /= 255.0 return img, label # Уменьшаем размеры всех изображений, полученных из датасета train_resized = train[0].map(resize_image) train_batches = train_resized.shuffle(1000).batch(16) # Создание основного слоя для создания модели base_layers = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(SIZE[0], SIZE[1], 3), include_top=False) # Создание модели нейронной сети model = tf.keras.Sequential([ base_layers, GlobalAveragePooling2D(), Dropout(0.2), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # Обучение нейронной сети (наши картинки, одна итерация обучения) model.fit(train_batches, epochs=1) # Функция для подгрузки изображений files.upload() # Сюда укажите названия подгруженных изображений images = [] # Перебираем все изображения и даем нейронке шанс определить что находиться на фото for i in images: img = load_img(i) img_array = img_to_array(img) img_resized, _ = resize_image(img_array, _) img_expended = np.expand_dims(img_resized, axis=0) prediction = model.predict(img_expended) plt.figure() plt.imshow(img) label = 'Собачка' if prediction > 0 else 'Кошка' plt.title('<>'.format(label))

Изучение программирования

А вы хотите стать программистом и начать разрабатывать самостоятельно ИИ или хотя бы использовать уже готовые для своих собственных проектов? Предлагаем нашу программу обучения по языку Python . В ходе программы вы научитесь работать с языком, изучите построение мобильных проектов, научитесь создавать полноценные веб сайты на основе фреймворка Джанго, а также в курсе будет модуль по изучению нескольких готовых библиотек для искусственного интеллекта.

Больше интересных новостей

Хитрый замысел Гейтса. Зачем в Windows встраивали Косынку и Сапер?

Релизы, которыми запомнился 2019-й год

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Как стать богатым программистом?

Комментарии (1)

DWilight 28 июля 2023 в 11:27

Искусственный интеллект на Python с использованием TensorFlow и Keras

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными в современном мире. Многие компании и стартапы активно внедряют технологии искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и оптимизации процессов.

Одним из ключевых инструментов для реализации нейро-сетевых архитектур и алгоритмов глубокого обучения является язык программирования Python. Благодаря наличию мощных библиотек, таких как TensorFlow и Keras, создание и обучение нейронных сетей на Python стало достаточно простым.

TensorFlow — это библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она позволяет определять, тренировать и запускать нейронные сети различных архитектур. Keras — библиотека глубокого обучения высокого уровня, может использовать TensorFlow в качестве бэкенда. Keras упрощает создание моделей нейросетей благодаря удобному API.

Цель этой статьи — познакомить читателей с основными принципами глубокого обучения, а также возможностями библиотек TensorFlow и Keras для создания и обучения нейронных сетей на Python. Мы рассмотрим базовые концепции, этапы обучения моделей, а также практические кейсы использования TensorFlow и Keras для решения задач классификации, распознавания и анализа данных.

Изучив эту статью, читатели получат представление о том, как при помощи Python и рассматриваемых библиотек можно создавать эффективные модели искусственного интеллекта

Основные концепции

Что такое нейронные сети и глубокое обучение.

Нейронные сети — это математические модели, которые по своей структуре и принципу работы во многом напоминают сети нервных клеток в мозге. Они состоят из соединенных между собой нейронов — простых вычислительных элементов.

Нейрон получает на вход определенные данные, выполняет над ними вычисления согласно своей функции активации, и передает результат на выход, который подается на входы следующих нейронов.

Такая структура позволяет нейросетям эффективно работать с неструктурированными данными — изображениями, текстом, звуком. Нейронные сети способны анализировать входные данные и находить в них сложные зависимости и паттерны.

Глубокое обучение — это метод машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей с большим количеством слоев. Благодаря многослойной структуре, такие сети могут строить более сложные модели и находить скрытые зависимости в данных.

Нейронные сети состоят из нейронов, сгруппированных в слои. Первый слой называется входным, последний — выходным. Также есть один или более промежуточных скрытых слоев.

Каждый нейрон получает данные от нейронов предыдущего слоя, обрабатывает их с помощью функции активации и передает результат нейронам следующего слоя.

В процессе обучения веса связей между нейронами корректируются таким образом, чтобы минимизировать ошибку сети в решении поставленной задачи.

Обучение с подкреплением и обучение с учителем

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это метод обучения нейросетей, при котором модель должна самостоятельно на практике понять, какие действия приводят к позитивному результату, а какие — к негативному.

Сеть взаимодействует с окружающей средой, выбирает и выполняет различные действия, и получает немедленное «подкрепление» в виде награды или штрафа за эти действия. Цель — максимизировать получаемую суммарную награду.

Например, так обучаются сети для игр, управления роботами, торговых стратегий. Сеть сама исследует все возможные варианты и учится выбирать оптимальные ходы.

Обучение с учителем (supervised learning) подразумевает наличие обучающей выборки с правильными ответами. Сеть обучается предсказывать ответы для новых примеров на основе известных данных.

Этот метод используется в задачах классификации, регрессии, прогнозирования. Сеть получает примеры объектов с «метками» (digits dataset) и учится распознавать эти объекты.

Использование TensorFlow в Python

Установка и импорт TensorFlow

Чтобы начать использовать TensorFlow в Python, нужно установить эту библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:

pip install tensorflow

После этого TensorFlow можно импортировать в коде Python:

import tensorflow as tf

TensorFlow имеет высокоуровневый API (tf.keras) и низкоуровневый API. В данной статье мы будем использовать низкоуровневый API для большего понимания принципов работы.

Импортируем основные компоненты:

import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers

Теперь TensorFlow доступен для использования в нашем коде на Python для создания и обучения нейронных сетей.

Создание и обучение простой нейронной сети

Давайте создадим и обучим простую полно-связную нейронную сеть на TensorFlow для решения задачи классификации.

Сначала определяем архитектуру — последовательность слоев. Создадим 3 полно-связных слоя с 64, 32 и 10 нейронами:

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(10))

Для обучения скомпилируем модель с параметрами: функция потерь, оптимизатор и метрики:

model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

Далее обучим сеть на тренировочных данных:

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

После обучения сеть можно использовать для классификации новых изображений.

Использование различных слоев и функций

TensorFlow предоставляет большой набор готовых слоев и функций для построения нейронных сетей:

Полносвязные слои (Dense) — основа для создания полносвязных сетей
Сверточные слои (Conv2D, Conv3D) — используются в сверточных сетях для работы с изображениями
Пулинг слои (MaxPooling2D) — применяются после сверточных для снижения размерности
Рекуррентные слои (LSTM, GRU) — для сетей RNN и обработки последовательностей
Слои нормализации (BatchNormalization) — для нормализации активаций в сети
Функции активации (ReLU, LeakyReLU, Sigmoid, Softmax и др.) — добавляют нелинейность
Функции потерь (Losses) — MSE, CrossEntropy, SparseCategoricalCrossentropy и др.
Оптимизаторы (Optimizers) — Adam, SGD, RMSprop и др. для обновления весов

Комбинируя разные слои, можно создавать нейросети практически любой архитектуры для решения широкого круга задач.

Визуализация работы нейросети в TensorFlow

Чтобы лучше понимать и отлаживать нейронные сети, очень полезно визуализировать их работу. В TensorFlow есть инструменты для визуализации:

TensorBoard — позволяет строить графики потерь, метрик, весов нейронов в процессе обучения:

tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs") model.fit(data, labels, epochs=10, callbacks=[tensorboard])

TensorBoard запускается в браузере и отображает графики из логов обучения.

Кроме того, можно визуализировать активации конкретных нейронов при обработке входных данных с помощью Keras:

layer = model.layers[2] activations = layer.activations import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(activations[0][0. ], cmap='viridis')

Это помогает понимать, на что именно реагируют нейроны в разных слоях сети.

Визуализация значительно упрощает отладку и оптимизацию нейронных сетей в TensorFlow.

Использование Keras в Python

Установка и импорт Keras

Keras — это высокоуровневая нейро-сетевая библиотека для Python, которая может использовать TensorFlow в качестве бэкенда. Установить Keras можно через pip:

pip install keras

import keras from keras import models from keras import layers

Keras имеет простой и понятный API для быстрой разработки нейронных сетей.

В Keras есть два основных способа создания моделей:

Последовательный (Sequential) — для линейных стеков слоев
Функциональный (Functional) — для произвольных графов слоев

Рассмотрим использование каждого из них.

Создание модели Sequential в Keras

Чтобы создать простую линейную модель в Keras, используется API Sequential:

model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

Слои просто добавляются в модель последовательно один за другим с помощью метода add(). Это удобный способ быстро создать полносвязную или сверточную сеть.

Далее модель компилируется и обучается стандартными методами:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5)

Таким образом, с помощью простого Sequential API в Keras можно определять и обучать нейронные сети всего несколькими строками кода.

Создание модели Functional в Keras

Для создания более сложных сетевых архитектур в Keras используется функциональный API:

inputs = keras.Input(shape=(32,)) x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) x = layers.Dense(64, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Здесь мы определяем отдельные слои, а затем связываем их в единую модель, указывая входные и выходные тензоры.

Это позволяет создавать разветвленные сети, остаточные связи, многовходовые и многовыходные модели.

Например, можно соединить две разные модели Sequential в одну большую модель Functional.

Такой API дает гибкость в создании нейро-сетевых архитектур произвольной сложности в Keras.

Преимущества Keras как «обертки» над TensorFlow

Keras имеет ряд преимуществ по сравнению с TensorFlow:

Более простой и интуитивный API для разработки моделей
Меньше кода для решения типовых задач
Встроенные функции для обучения, оптимизации, оценки моделей
Возможность быстрого прототипирования и итераций
Совместимость с TensorFlow как низкоуровневым бэкендом

Но при этом Keras сохраняет гибкость TensorFlow для разработки сложных архитектур.

Примеры обучения разных типов нейросетей в Keras:

Полносвязные для классификации текста или чисел
Сверточные для обработки изображений
Рекуррентные (LSTM, GRU) для текста и временных рядов
Автокодировщики для снижения размерности
Сети на основе GAN для генерации контента

Keras позволяет легко реализовывать, обучать и применять эти типы архитектур для решения практических задач.

Применение на практике

Решение задачи классификации изображений с TensorFlow

Рассмотрим применение TensorFlow для решения классической задачи компьютерного зрения — классификации изображений.

В качестве данных возьмем один из популярных датасетов — MNIST, содержащий 70 000 изображений рукописных цифр 0-9.

Построим простую сверточную нейронную сеть в TensorFlow:

Слой свертки для извлечения признаков
Пулинг слой для снижения размерности
Полносвязный слой для классификации

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

Обучим модель на данных MNIST:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

Теперь сеть готова классифицировать рукописные цифры с достаточно высокой точностью!

Классификация изображений — один из самых распространенных примеров применения нейронных сетей на практике с помощью TensorFlow.

Анализ временных рядов с помощью RNN

Рекуррентные нейронные сети (RNN) хорошо подходят для анализа последовательных данных, таких как временные ряды.

Рассмотрим применение RNN на TensorFlow для прогнозирования временного ряда.

Построим простую RNN-сеть с использованием lstm-слоев:

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(None, 1))) model.add(tf.keras.layers.Dense(1)) model.compile(loss='mae', optimizer='adam')

Обучим сеть на данных о ценах акций за несколько лет для прогноза цены через месяц:

model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

Теперь используем обученную RNN для предсказания цены на месяц на основе предыдущих данных:

prediction = model.predict(X_test)

LSTM-сети отлично подходят для многих задач анализа временных рядов: прогнозирование, выявление аномалий, классификация и др.

Заключение

Резюме возможностей глубокого обучения в Python с TensorFlow

В этой статье мы рассмотрели основные возможности библиотеки TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей с помощью Python.

TensorFlow предоставляет гибкие инструменты для работы с разными типами сетей и архитектур: полно-связных, сверточных, рекуррентных. Это позволяет решать широкий круг задач: классификация изображений, обработка текста и речи, анализ временных рядов, прогнозирование и др.

Благодаря высокоуровневым и низкоуровневым API можно как быстро прототипировать модели, так и полностью контролировать архитектуру и обучение сетей.

Возможности визуализации в TensorFlow упрощают отладку, мониторинг и оптимизацию нейронных сетей.

Как создать искусственный интеллект

Что нужно знать новичку, чтобы самостоятельно разработать искусственный интеллект — рассказываем в статье.

Подготовлено_выпускником —>

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта (AI) — это процесс создания компьютерной программы или алгоритма, который выполняет интеллектуальные задачи, которые обычно требуют наличия человеческого интеллекта.

При программировании AI используются: машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Они позволяют компьютерным системам обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и делать прогнозы или принимать решения на основе этой информации.

Ключевой аспект программирования AI — это создание моделей и алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных и постепенно совершенствовать свои навыки и способности. Так AI адаптируется к новым ситуациям и находит оптимальные решения.

Разработка искусственного интеллекта сопряжена со сложностями — этичность вопросов: безопасность данных, возможность автоматизации рабочих мест и влияние на человеческую приватность. Разработчики AI должны учитывать эти аспекты и стремиться к созданию этичной и ответственной технологии.

Стадия 1. Разочарование

При создании AI очень важна математика. Перед тем как создать бота, нужно проанализировать несколько разделов математики: линейная алгебра, логика, теория графов, теория вероятностей и математическая статистика.

Если вы хотите разрабатывать искусственный интеллект, но прохладно относились к математике в школе, стоит изменить решение. Без понимания базовых формул вы не сможете реализовать свои задумки .

Стадия 2. Принятие

На этой стадии вы уже изучили теорию и приняли факт того, что придется изучать много математики и языков программирования.

Новичку стоит начать с Python — он имеет нужные библиотеки, благодаря которым вы научитесь работать с переменными: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Стадия 3. Развитие

Вы можете создать 3 вида ИИ.

Слабый ИИ — боты в компьютерных играх или голосовые помощники, например, Алиса и Siri. Они выполняют набор определенные заложенных функций.
Сильный ИИ — машины, чей интеллект сопоставим с человеческим. Сейчас нет примеров сильного ИИ, но компьютера, типа Watson, близки к этому званию.
Совершенные ИИ — машинный мозг, который превзойдет человеческий и может быть непредсказуемым. Об этом предупреждает Стивен Хокинг и про такой вариант будущего снято множество фантастических фильмов.

Начать разработку ИИ стоит с самых простых ботов. По подробной инструкции вы сможете создать очень простые боты

Стадия 4. Азарт

Создать серьезные ИИ без лишних временных затрат помогут определенные программы.

Diffbot — поможет добавлять сведения из интернета в рабочие процессы, создавать графики, извлекать структурированный URL;
Google Cloud Prediction API — программа с простым доступом к базовым моделям с для разработчиков API, где можно настроить модель под ваши потребности;
Scrapy — платформа с открытым исходным кодом для совместной работы для извлечения данных с веб-сайтов;
Wolfram|Alpha — поможет создавать текстовые ответы, анализировать устные результаты.

Стадия 5. Работа

После изучения основ можно углубить знания.

В этом поможет дисциплина «Машинное обучение», которую вы сможете изучить с курса лекций К.В. Воронцова.

Также на этом этапе нужно изучить библиотеки языка, на котором вы хотите создать искусственный интеллект. Для Python, как уже упоминали, это: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Почти вся литература по созданию ИИ — на английском языке, поэтому советуем подтянуть техническую часть языка. Изучите Game Programming Patterns Роберта Найсторма и Artificial Intelligence: A Modern Approach Стюарта Рассела.

Как развиваться дальше и создавать искусственный интеллект, будет зависеть от вашего желания и практики.

Искусственный интеллект

Где можно использовать искусственный интеллект в жизни

AI можно использовать во множестве областей и задач.

Обработка естественного языка (NLP): AI может анализировать и понимать естественный язык. Благодаря этому можно создать: голосовой помощник, автоматический перевод, чат-боты.

Распознавание изображений: искусственный интеллект может обучаться распознаванию и классификации изображений и видео. Это помогает при диагностике заболеваний, для технологии автопилота и распознавания лиц.

Автоматизация процессов: ИИ автоматизирует рутинные задачи, например, создать список покупок — это повышает эффективность и производительность работы.

Робототехника : AI используют для создания автономных роботов, которые выполняют сложные задачи.

Это лишь некоторые из возможностей использования AI. Искусственный интеллект продолжают применять, чтобы автоматизировать и оптимизировать процессы, избавить нас от рутинных задач.

Стать квалифицированным разработчиком реально, обучившись на курсах IT от федерального проекта «Содействие занятости» .

Выбирайте, в какой профессии вы хотите стартовать:

«Тестировщик программного обеспечения: с нуля до первых проектов»
«Web-программист: с нуля до первых проектов»
«1С программист»
«Аналитик данных:с нуля до разработки прикладных решений для бизнеса»
«Project manager в IT: старт карьеры руководителя ИТ проектов»

Обучение на всех курсах проходит в онлайн-формате на образовательной платформе Odin. Все учебные материалы, лекции и презентации доступны вам в любое время. Обучаться можно по гибкому графику: вечером или на выходных, даже с телефона.

После окончания программы вы получите документ установленного образца и возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнерах проекта. Сейчас «Содействие занятости» сотрудничает с крупными компаниями: Литрес, МТС, Яндекс, Кинопоиск, ВТБ, банк «Открытие», Теле2 и другими.

Как только закончите обучение, вы получите доступ в закрытый канал с 4500+ вакансиями от проверенных работодателей России. Мы связываемся с работодателями по всей России и ищем для вас актуальные вакансии «с опытом» и «без», чтобы вы могли найти работу мечты после обучения. Каждый день канал добавляется больше 10 свежих вакансий

Чтобы вам было легче и комфортнее найти работу после обучения, чувствовать поддержку и получать помощь и ответы на вопросы, обращайтесь в Центр карьеры . Вы научитесь создавать продающее резюме, оформлять портфолио, писать сопроводительные письма.

Для наших выпускников Центр карьеры проводит консультации, на которых наши HR-специалисты профессионально помогут: понять, на какую зарплату вы можете претендовать, подготовят статистику по вашей позиции, составить план поиска работы, правильно коммуницировать с работодателем на всех этапах работы.