In questo Tutorial sull'intelligenza artificiale con Python , esplorerai i concetti fondamentali e avanzati dell'intelligenza artificiale (AI) utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Che tu sia un principiante assoluto o un professionista esperto, questo tutorial è fatto su misura per soddisfare le tue esigenze di apprendimento, offrendoti un approccio graduale alla padronanza Tecniche di intelligenza artificiale con Python .

Dalla comprensione dei concetti di base all'esplorazione di algoritmi e applicazioni avanzati, questo tutorial ti fornisce le competenze e le conoscenze essenziali per immergerti nell'entusiasmante mondo dell'intelligenza artificiale. Che tu stia cercando di costruire la tua carriera nell'intelligenza artificiale o di migliorare le tue competenze esistenti, questo tutorial fornisce una solida base per il tuo viaggio nell'intelligenza artificiale.

Perché usare Python per l'intelligenza artificiale?

Pitone fornisce una sintassi chiara e leggibile quindi fornisce un percorso agevole per apprendere e costruire modelli intelligenti senza strutture di codice complesse. La parte migliore dell'utilizzo di Python è il suo ricco ecosistema di librerie e framework appositamente studiati per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Python ha una forte comunità di appassionati di intelligenza artificiale, ricercatori e sviluppatori che condividono conoscenze, approfondimenti e risorse. Lo spirito collaborativo della comunità AI di Python garantisce che l'aiuto sia sempre a portata di mano.

AI con Python – Prerequisiti

Il viaggio dell’Intelligenza Artificiale richiede solide basi nella programmazione Python e per assicurarti di avere un punto di partenza solido, ti invitiamo a fare riferimento a Esercitazione su Python , che costituisce una risorsa inestimabile sia per i principianti che per gli sviluppatori esperti.

Tutorial sull'intelligenza artificiale con Python

Qui imparerai tutti i concetti di intelligenza artificiale con Python. Innanzitutto, trattiamo l'intelligenza artificiale, compresi i suoi rami come machine learning, deep learning, PNL e visione artificiale. Inoltre, esploriamo le tecnologie AI di tendenza, inclusa l'intelligenza artificiale generativa e altro ancora.

• Concetti di intelligenza artificiale
• AI con Python – Apprendimento automatico
• AI con Python – Apprendimento profondo
• AI con Python – Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• AI con Python – Visione artificiale
• AI con Python – AI generativa

Intelligenza artificiale

Intelligenza Artificiale (AI) è un sistema informatico in grado di eseguire i compiti che richiedono l'intelligenza umana. Le attività possono comportare la risoluzione di problemi, la traduzione automatica, la generazione di immagini e il processo decisionale. L’obiettivo principale dei sistemi di intelligenza artificiale è replicare o simulare funzioni cognitive simili a quelle umane, consentendo alle macchine di affrontare compiti complessi e adattarsi a circostanze diverse. Il sottoinsieme dell’intelligenza artificiale comprende l’apprendimento automatico (ML), l’apprendimento profondo (DL), l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la robotica e l’intelligenza artificiale generativa.

Per sviluppare questi modelli complessi, sfruttiamo framework Python come Scikit-impara , TensorFlow E PyTorch .

• TensorFlow è sviluppato dai team di Google Brain e fornisce un set completo di strumenti per costruire e addestrare le reti neurali.
• PyTorch è un framework sviluppato dal laboratorio di ricerca AI di Facebook (FAIR), facilita il debugging semplice e un processo di creazione di modelli più intuitivo rispetto ai grafici statici.
• Scikit-Learn è una libreria di machine learning di facile utilizzo che si concentra sull'apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Questi framework offrono versatilità e scalabilità per consentire a sviluppatori e ricercatori di creare soluzioni intelligenti in un ampio spettro di applicazioni.

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AI con Python – Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che consente agli sviluppatori di concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati.

Esistono quattro tipi di tecniche di machine learning:

1. Apprendimento supervisionato
2. Apprendimento semi-supervisionato
3. Apprendimento non supervisionato
4. Insegnamento rafforzativo

Apprendimento supervisionato

Nell'apprendimento automatico supervisionato, l'algoritmo viene addestrato su un set di dati etichettato, in cui ciascun input è accoppiato con l'output corrispondente. L'applicazione include attività di classificazione e regressione.

Algoritmi di regressione

• Regressione lineare
• Regressione polinomiale
• Supporta la regressione vettoriale (SVR)

Algoritmo di classificazione

• Regressione logistica
• Alberi decisionali
• Classificatori d'insieme
• Supporta macchine vettoriali (SVM)
• k-Vicini più vicini (kNN)
• L'ingenuo Bayes

Apprendimento non supervisionato

Nell'apprendimento automatico non supervisionato, all'algoritmo vengono forniti dati senza etichetta e ha il compito di trovare modelli o relazioni al loro interno. L'obiettivo dell'algoritmo è quello di strutture o gruppi inerenti ai dati. L'applicazione dell'apprendimento non supervisionato include il clustering e la riduzione della dimensionalità.

Algoritmi di clustering

• K-significa
• Clustering gerarchico
• DBSCAN

Riduzione della dimensionalità

• Analisi delle componenti principali (PCA)
• Incorporamento del vicino stocastico distribuito t (t-SNE)
• Analisi Discriminante Lineare (LDA)

Insegnamento rafforzativo

Nell’apprendimento per rinforzo, l’algoritmo apprende interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità. L’obiettivo dell’algoritmo è scoprire strategie o azioni ottimali per massimizzare i premi cumulativi nel tempo. L'applicazione include giochi, robotica, sistemi autonomi. I più diffusi algoritmi di apprendimento per rinforzo sono:

• Q-apprendimento
• Apprendimento per rinforzo basato su modelli
• Rete Q profonda (DQN)
• RAFFORZARE
• Critico d'attore
• Valutazione della politica di Monte Carlo
• SARSA (Azione-Stato-Ricompensa-Azione-Stato)

Nonostante il successo del machine learning, esistono diversi limiti che hanno portato allo sviluppo e all’adozione del deep learning. I limiti principali dell’apprendimento automatico sono:

• I modelli ML si basano su funzionalità realizzate artigianalmente e le loro prestazioni sono limitate alla qualità e alla pertinenza di tali funzionalità. Quindi, estrarre caratteristiche informative è impegnativo.
• Gli algoritmi ML hanno difficoltà con tipi di dati ad alta dimensione e non strutturati come immagini, audio e testo.
• I modelli ML hanno una capacità limitata di modellare relazioni non lineari e complesse.

AI con Python – Apprendimento profondo

Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico. Il modello di deep learning trae ispirazione dalla struttura del cervello umano. Il cervello umano è costituito da miliardi di neuroni che comunicano attraverso segnali elettrochimici e nella DL le reti neurali artificiali sono composte da nodi interconnessi con pesi.

Fondamenti di Deep Learning

Il termine Deep Learning si riferisce ai molteplici livelli (profondità) di queste reti, che consentono loro di apprendere modelli e funzionalità complessi da vasti set di dati. Per comprendere la rete neurale di base, dobbiamo costruire solide basi per padroneggiare il deep learning utilizzando i seguenti fondamenti:

• Algoritmo di discesa del gradiente
• Propagazione all'indietro
• Iperparametri
  • Funzioni di attivazione
  • Epoche
  • Funzione di perdita
  • Ottimizzatori
  • Dimensione del lotto
  • Tasso di apprendimento
• Funzioni di perdita

Architettura di apprendimento profondo

Le architetture di deep learning sono modelli di rete neurale strutturati progettati per facilitare attività di apprendimento complesse identificando automaticamente modelli e rappresentazioni all'interno dei dati. Di seguito sono riportate le strutture fondamentali del deep learning:

• Percettrone
• Reti neurali feedforward (FNN)
• Percettrone multistrato
• Reti Neurali Artificiali (ANN)
• Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Reti di memoria a breve termine (LSTM).
• Reti di unità ricorrenti recintate (GRU)
• Codificatori automatici
• Reti di capsule

AI con Python – Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L’elaborazione del linguaggio naturale si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano. La PNL consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare testo simile a quello umano, consentendo una comunicazione senza interruzioni. I fondamenti dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comprendono i principi e le tecniche fondamentali che consentono alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. I componenti chiave includono:

convertire una stringa in una data

Elaborazione e rappresentazione del testo

L'elaborazione e la rappresentazione del testo in PNL si riferiscono all'attività di gestire e trasformare dati testuali per applicazioni di analisi e apprendimento automatico. L'elaborazione del testo viene utilizzata per manipolare e preparare i dati testuali per l'analisi e la rappresentazione del testo implica la conversione delle informazioni testuali in un formato che può essere elaborato e compreso in modo efficiente dalle macchine. Di seguito sono riportati i metodi per elaborare e rappresentare il testo:

Elaborazione del testo

• Tokenizzazione
• Derivazione
• Lemmatizzazione
• Interrompi la rimozione delle parole
• Normalizzazione del testo
• Etichettatura di parti del discorso (POS).

Rappresentazione del testo

• Riconoscimento di entità denominate
• Borsa delle parole (Arco)
• Incorporamenti di parole
  • Word2Vec
  • GloVe (vettori globali per la rappresentazione di parole)
  • Testo veloce
  • ELMo (Incorporamenti da modelli linguistici)
  • Salta grammi
• TF-IDF (frequenza del documento inversa alla frequenza dei termini)
• Doc2Vec

Semantica lessicale

La semantica lessicale si concentra sul significato delle parole e sulle loro relazioni all'interno di una lingua ed esplora il modo in cui le parole trasmettono significato.

• Disambiguazione del senso delle parole
• Somiglianza semantica

AI con Python – Visione artificiale

La visione artificiale è un campo multidisciplinare dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare, analizzare e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo, proprio come il sistema visivo umano. Implica lo sviluppo di algoritmi e sistemi che consentano ai computer di ottenere informazioni dettagliate da immagini, video e altri dati visivi, consentendo loro di riconoscere oggetti, comprendere scene ed eseguire attività come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale.

Elaborazione e trasformazione delle immagini

L'elaborazione e la trasformazione delle immagini si riferiscono alle tecniche e ai metodi utilizzati per manipolare e migliorare le immagini digitali. Questi processi implicano l'applicazione di varie operazioni per modificare l'aspetto, la qualità o il contenuto informativo di un'immagine. Ecco i concetti chiave relativi all’elaborazione e alla trasformazione delle immagini:

• Trasformazione dell'immagine
• Miglioramento dell'immagine
• Nitidezza dell'immagine
• Rilevamento dei bordi
• Immagini levigate e sfocate
• Denoising delle immagini
• Trasformazione dello spazio colore

Architetture di riconoscimento delle immagini

Le architetture di riconoscimento delle immagini sono modelli specializzati o strutture di rete neurale create allo scopo di identificare e classificare oggetti all'interno delle immagini. Nel corso del tempo sono state scoperte numerose architetture. Alcuni dei modelli di riconoscimento delle immagini sono elencati di seguito:

• AlexNet
• VGGNet
• GoogleLeNet
• ResNet
• MobileNet
• Xception
• Rete efficiente
• DenseNet

Architetture di rilevamento di oggetti

Le architetture di rilevamento degli oggetti sfruttano tecniche di deep learning per rilevare e classificare oggetti con orientamenti diversi. Esistono due tipi principali di tecniche di rilevamento di oggetti: rilevatori a due stadi e rilevatori a scatto singolo.

Rivelatori a due stadi

I rilevatori a due stadi seguono un processo in due fasi. Innanzitutto, generano proposte regionali che potrebbero contenere oggetti utilizzando metodi come le reti di proposte regionali (RPN). Nella seconda fase, queste proposte vengono classificate e perfezionate per ottenere i rilevamenti finali degli oggetti. Alcuni dei modelli di rilevamento a due stadi sono:

lattice derivato parziale

• R-CNN (rete neurale convoluzionale basata sulla regione)
• R-CNN veloce
• R-CNN più veloce
• Cascata R-CNN

Rilevatori a colpo singolo

I rilevatori a colpo singolo eseguono il rilevamento degli oggetti in un unico passaggio attraverso la rete. Prevedono riquadri di delimitazione e probabilità di classe direttamente da riquadri di ancoraggio predefiniti su più scale. I modelli di esempio includono:

• YOLO (Guardi solo una volta)
• SSD (rilevatore di colpo singolo)

Architetture di segmentazione delle immagini

Modelli di architettura di segmentazione delle immagini per creare partizioni di un'immagine di input in regioni o oggetti distinti. Ogni pixel dell'immagine viene etichettato, assegnandolo a un particolare segmento. Le principali architetture di segmentazione delle immagini includono:

• U-Net
• K significa raggruppamento
• Maschera R-CNN
• YOLOv8
• Maschera a cascata R-CNN
• PSPNet (rete di analisi delle scene piramidali)

La visione artificiale svolge un ruolo cruciale in varie applicazioni, tra cui veicoli autonomi, analisi di immagini mediche, sorveglianza, realtà aumentata e altro ancora.

AI con Python – AI generativa

Modelli creativi di intelligenza artificiale generativa in grado di generare nuovi contenuti, che in genere comprendono immagini, testo, audio o vari formati di dati. Quest’area dell’intelligenza artificiale è dedicata alla produzione di risultati nuovi e diversificati basati su modelli e strutture appresi.

Architetture di generazione di immagini

Le architetture di generazione di immagini si riferiscono a modelli specializzati o strutture di rete neurale realizzate allo scopo di generare immagini realistiche. Queste architetture utilizzano modelli generativi per creare contenuti visivi realistici e diversificati. Di seguito sono riportati alcuni esempi degni di nota di architetture di generazione di immagini:

• Codificatori automatici variazionali
• Reti avversarie generative (GAN)
• GAN condizionale (cGAN)
• Wasserstein DI (WGAN)
• GAN progressivo
• BigGAN
• CicloGAN
• VQ-VAE-2 (codificatore automatico variazionale quantizzato vettoriale)
• Stile GAN

Architetture di generazione del testo

Le architetture di generazione del testo si riferiscono a modelli specializzati o strutture di rete neurale create allo scopo di generare nuovi contenuti testuali. Queste architetture utilizzano modelli generativi per produrre testo che sia coerente e contestualmente appropriato. Alcuni dei modelli di generazione del testo sono:

dimensione di pitone

• Trasformatori
• GPT (trasformatore generativo pre-addestrato)
• BERT (Rappresentazioni di encoder bidirezionali da trasformatori)
• T5 (trasformatore di trasferimento da testo a testo)
• CTRL (modello linguistico del trasformatore condizionale)
• UniLM (Modello Linguaggio Unificato)

Architetture di generazione audio

Le architetture dedicate alla generazione audio sono modelli di rete neurale specializzati realizzati allo scopo di generare nuovi contenuti audio. Queste strutture utilizzano modelli generativi per creare sequenze sonore realistiche. Alcuni degli articoli più importanti sulla generazione audio sono:

• WaveNet
• WaveGAN
• Tacotron2
• EnCodec
• AudioLM
• Voce profonda

Abbiamo esplorato il viaggio dell'intelligenza artificiale e trattato argomenti interessanti di machine learning (ML), deep learning (DL), visione artificiale (CV), intelligenza artificiale generativa ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Python svolge un ruolo importante nella creazione di soluzioni intelligenti con eleganza ed efficienza. L'intelligenza artificiale di Python si trova all'intersezione tra codice e intelligenza.

Tutorial AI con Python – Domande frequenti

1. Cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)?

L’Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce alla simulazione dell’intelligenza umana in macchine programmate per pensare e agire come gli esseri umani. Immagina macchine che possano imparare e agire come gli esseri umani! Questa è l’idea di base dell’intelligenza artificiale. Si tratta di rendere i computer sufficientemente intelligenti da risolvere problemi, comprendere informazioni e persino prendere decisioni in autonomia, proprio come facciamo noi.

2. Quali sono i diversi tipi di IA?

Esistono diversi modi per avvicinarsi all’intelligenza artificiale, ma qui ci sono due categorie principali:

• IA ristretta: Questo è il tipo che vedi più spesso, come gli assistenti AI nel tuo telefono o le auto a guida autonoma. È bravo in compiti specifici, ma non flessibile come gli umani .
• IA generale: Questo è il Santo Graal dell’intelligenza artificiale: macchine intelligenti quanto noi, in grado di apprendere e fare tutto ciò che gli esseri umani possono fare. Siamo ancora lontani da questo, ma è un traguardo affascinante!

3. Perché Python è popolare per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale?

Python è come un linguaggio di codifica amichevole. È facile da imparare, potente e dispone di tantissime librerie appositamente progettate per l'intelligenza artificiale, come:

• NumPy: Gestisce i numeri come un campione.
• Panda: Organizza i tuoi dati come un foglio di calcolo sotto steroidi.
• scikit-impara: Dispone di strumenti già pronti per attività comuni di intelligenza artificiale.
• TensorFlow e PyTorch: Costruisci modelli IA complessi, ad esempio per il riconoscimento delle immagini o la traduzione linguistica.

4. Quali sono le opportunità di carriera nell'intelligenza artificiale con Python?

L’intelligenza artificiale è un campo in forte espansione, quindi c’è un’enorme richiesta di persone che sappiano come costruirla e utilizzarla. Con le competenze Python, potresti essere un ingegnere AI, un ricercatore, un data scientist o persino avviare la tua attività basata sull'intelligenza artificiale!

6. Puoi fare intelligenza artificiale con Python?

Di Python il ricco ecosistema lo rende ideale per varie attività di intelligenza artificiale, dalla creazione di script semplici a modelli complessi. Librerie popolari come TensorFlow e PyTorch forniscono potenti strumenti per l'apprendimento automatico e il deep learning.

7. Quale versione di Python è la migliore per l'intelligenza artificiale?

Mentre entrambi Pitone 2 e 3 avere applicazioni IA, Python 3 è la scelta consigliata per nuovi progetti grazie alle sue migliori prestazioni, sicurezza e supporto della comunità. La maggior parte delle librerie AI sono già ottimizzate per Python 3.

8. L'intelligenza artificiale è difficile in Python?

La difficoltà dipende dalla tua precedente esperienza di programmazione e dallo specifico compito di intelligenza artificiale che stai affrontando. I concetti di base dell'intelligenza artificiale in Python possono essere compresi in modo relativamente semplice, ma la creazione di modelli complessi richiede una comprensione e una pratica più approfondite.