Pythonプログラミング人工知能の小さな例「人工知能Pythonコース」

皆さんこんにちは。編集者が次の質問に答えます。Python プログラミング人工知能の小さな例「人工知能 Python コース」を見てみましょう。

Pythonで人工知能を実装する方法

1. Python はインタプリタ言語です。プログラムを書くのにとても便利です。プログラムを書くことの利便性は、機械学習を行う人にとって非常に重要です。PYTHONライブラリ「IMITATION」。

コンパイル言語ではモデルにさまざまな変更を加える必要があり、それが全体に影響を与える可能性があるため、Python では通常、非常に短時間で実装できます。

たとえば、C などのコンパイル言語で行列の乗算を記述する場合、オペランド (行列) にメモリを割り当て、結果にメモリを割り当て、BLAS インターフェイスで手動で gemm を呼び出し、最後にスマートポインターが使用されていない場合は、手動でメモリ領域を再利用する必要があります。

Python は、2 つの文でほぼ import numpy; の問題です。もちろん、現在では多くの C/C++ ライブラリがマネージメモリ管理をサポートしているため、開発プロセスがはるかに簡単になっていますが、インタプリタ型言語にはコンパイル時間が不要という当然の利点もあります。

これは、多くのプロトタイピングと反復を必要とする機械学習などの研究方向の作業効率に非常に役立ちます。

2. Python の開発エコシステムは成熟しています。Python の柔軟な構文で使用できる便利なライブラリが多数あります。また、テキスト操作、リスト/辞書内包含などの非常に実用的な関数を効率的に実装するのが非常に簡単になります (記述効率と実行効率の両方)が高い）、lambdaなどでも使えるようになり、さらに便利になります。

これは、Python の良性の生態の背後にある主な理由でもあります。

それに比べて、Lua もインタプリタ言語であり、LuaJIT のようなアーティファクトの恩恵も受けていますが、Python が市場シェアを占めている前身であることと、Python と同じレベルに達することは困難です。直観に反したさまざまな機能、デザイン (グローバル変数など) があるためです。

しかし、Lua-Python ブリッジと Torch の助けにより、Lua は増加傾向にあるようです。3. Python の超高効率インタプリタ言語の開発は、多くの人々の想像をはるかに超えています。

リスト内包表記などの多くの糖衣構文はカーネルの近くで実装されます。JIT に加えて、業務効率を大幅に向上させる Cython もあります。

最後に、Python の C インターフェイスのおかげで、gnumpy や theano などの多くの効率的で Python インターフェイスに適したライブラリにより、プログラムの実行を高速化できます。強力なチームのサポートがあれば、これらのライブラリは、熟練していないプログラマよりも効率的になる可能性があります。 1 か月での C の作成とチューニングはさらに高くなります。

今後 10 年間の Python 言語の発展の見通しは非常に良好です。Python 言語を使用する企業がますます増えることは間違いなく、Python プログラマーの人材不足もますます大きくなるでしょう。機会を探してください。チャンスを掴んで、Pythonフルスタック開発エンジニア、Python開発エンジニア、自動化開発エンジニア、Linux運用保守エンジニア、Pythonクローラー開発エンジニア、フロントエンド開発エンジニア、ビッグデータ分析・データマイニングなどの人気ポジションがあなたをお待ちしています選ぶ。

Google 人工知能ライティングプロジェクト: Xiaofamao

Pythonは近年非常に人気のある言語ですが、Pythonと人工知能の関係についてお話します。

Pythonはどのような分野に応用できるのでしょうか？

① Web 開発: 多くの大規模な Web サイトは Python で開発されています。

Douban: 会社のビジネスのほとんどすべてが Python で開発されています Zhihu: Python で開発された中国最大の質問と回答のコミュニティ (Quora) Dr. Chunyu: Sohu、Kingsoft、 Tencent、Shanda、NetEase、Baidu、Alibaba、Taobao、Tudou、Sina、Guoke などの企業は、Python を使用してさまざまなタスクを実行しています。

外国の Web サイト: Google: Google App Engine、Google Earth、Google Crawler、Google Ads およびその他のプロジェクトは、Python を開発に広範囲に使用しています。 CIA: CIA の Web サイトは Python を使用して開発されています。 NASA: アメリカ航空宇宙局 (NASA) は、Python を広範囲に使用しています。データ処理分析と計算 YouTube: 世界最大のビデオ Web サイト YouTube は Python で開発されています Dropbox: 米国最大のオンラインクラウドストレージ Web サイトで、すべて Python で実装されており、Web サイトは毎日 10 億ファイルのアップロードとダウンロードを処理します Instagram:米国最大の写真共有ソーシャルネットワーク Web サイト、毎日 3,000 万枚以上の写真が共有され、すべて Python で開発 Facebook: 多数の基本ライブラリが Python で実装 Redhat: 新しい yum パッケージ管理ツール世界で最も人気のある Linux のバージョンは Python で開発されています② クローラー: 今はビッグデータの時代です。クローラーは運用において一般的なシナリオです。たとえば、Google のクローラーは初期の頃 Python で書かれていました。興味のある方は、データの収集と処理を行うには、クローラーエンジニアが最適な候補者です。良い選択です。

③ データ分析：一般に、クローラを使って大量のデータをクローリングした後、そのデータを処理して分析しないとクローラが無駄にクローリングしてしまうため、最終的な目的はデータを分析することです。データ分析用のライブラリも非常に豊富で、さまざまなグラフィカルな分析図などが作成できます。

Seaborn などの可視化ライブラリは 1 ～ 2 行でデータをプロットできますが、Pandas、Numpy、scipy を使用すると、大量のデータに対してスクリーニングや回帰などの計算を簡単に実行できます。

④ 人工知能：Python が近年よく知られるようになった主な理由は、人工知能分野の台頭です。Python は科学技術コンピューティングの分野で常に高い評価を得ており、その簡潔かつ明確な構文と豊富なコンピューティングツールは、この分野の開発者に深く愛されています。

Python は記述が簡単で変更が少ないという特徴があります。特に機械学習の方向での使用に適しています。豊富なライブラリを提供します。人工知能の学習コストを削減します。

シリコンバレーの公式ウェブサイトに Python 人工知能の小さな例がありますか? 、Python 人工知能について説明します。

Pythonで小さな人工知能を作る方法

Python が人工知能の最初の選択肢である理由

1. 人生は短いので、私は Python を使用します: シンプルで効率的で、簡単に始めることができます。Python を選択する理由を説明する前に、まず Python とは何かを知る必要があります。Python は、オブジェクト指向の解釈型コンピュータープログラミング言語です。

エレガント、クリア、シンプルになるようにデザインされています。同じくオブジェクト指向である Java 言語と比較すると、基本型が存在する Java とは異なり、Python では関数、モジュール、文字列、数値はすべてオブジェクトです。

友人の中には、スクリプト言語としての Python は Java や C++ ほど高速ではないのに、なぜ Python を選ぶ必要があるのかと疑問に思う人もいるかもしれません。人工知能の核となる計算はすべてC言語で書かれており、Pythonはロジックを書くだけです。

C言語では上位ロジックが書けないのではなく、コード量が多すぎて開発効率が低いだけです。実行速度はハードウェアのアップグレードで向上できますが、開発速度はマンパワーを積み重ねても向上しません。現在の AI アプリケーションでは、迅速な実行よりも迅速な開発の方が効果的です。

2. Python には、グルー言語と呼ばれる豊富で強力なライブラリがあり、上で述べたように、人工知能の実際の計算は C 言語に依存しています。人工知能のロジックを書きたい場合は他の言語からC言語に乗り換える口実が必要ですが、Pythonが一番低コストで簡単です。

また、Python は歴史上常に科学計算やデータ分析の重要なツールとしての役割を果たしてきており、numpy のような基本的なライブラリがあることで開発の負担が軽減されるだけでなく、実践者にとっても容易に開発を始めることができます。

3. Python の応用分野は幅広く、航空宇宙・航空システムの開発をサポートし、小さなゲームの開発からほぼすべての作業を行うことができます。Python は汎用言語でどこでも使用できますが、最適なアプリケーションシナリオは、開発速度を追求し、動作効率をあまり重視しないシナリオです。

現在、Python の最大の用途は Web バックエンドであり、その後、Linux システム管理、さまざまなプラットフォームでの迅速なプロトタイプ開発、ガジェットの作成、または他の言語で書かれたものをスケジュールするための接着言語としての用途もあります。ここでいくつかの簡単な例を示します。

①Web アプリケーション開発サーバーサイドプログラミング。Django や TurboGears などの豊富な Web 開発フレームワークを使用して、Web サイトと Web サービスの開発を迅速に完了します。代表的な例としては、国内のDouban、Guoke.comなど、海外のGoogle、Dropboxなどがあります。

② システムネットワークの運用保守運用保守業務では、繰り返し作業が多く、作業の自動化や業務効率化を図るため、管理システム、監視システム、リリースシステム等を構築する必要があります。 , Pythonは非常に適切な言語です。

③3D ゲーム開発 Python には優れた 3D レンダリングライブラリとゲーム開発フレームワークがあり、Disney Toon City や Blade of Darkness など、Python を使用して開発されたゲームが数多くあります。

PyGame、Pykyra などがよく使われますが、ゲーム業界を目指す学生には Python もおすすめです。

4. 2018 IEEE Spectrum プログラミング言語ランキングでは、Python が Java を完全に追い出し、48 のプログラミング言語の中で第 1 位にランクされました。Python は第 1 位になっただけでなく、総合指標、ユーザー増加率、雇用の優位性、オープンソース言語でも第 1 位にランクされました。

人工知能を開発する人は必ずしも専門的なプログラマーであるわけではなく、学界やデータ分析に携わる人々の多くはプログラミングに精通していません。プログラミングを始める言語を選択する場合、間違いなく Python が最初の選択肢になります。

読みやすく理解するために多くの不要な記号を合理化しており、可能な限り自然言語に近いため、プログラミングはシンプルかつ直接的であり、初心者プログラマーに適しています。コンピュータを専攻していない初心者でも、数分で使い始めることができます。これが、Python が多くの人に選ばれ、愛される理由です。

5. Pythonは、大中小の学校教育において初めて導入されるプログラミング言語であり、人工知能と直結し、中学・高校のプログラミング入門ともいえるプログラミング言語です。 , Python は今年になってから人気と影響力が高まり続け、国家戦略のレベルまで上昇しました。

山東省は、最新の小学校 6 年生の情報技術教科書に Python の内容を追加しました。プログラミングコミュニティでは、浙江省が中学校の情報技術教科書を変更するという噂がありました。VB は廃止され、Python は存続します。

国の関連教育部門は「人工知能の普及」を非常に重視しており、小学校、中学校、高等学校などの従来の教育システムにPythonを組み込むだけでなく、人工知能の人材育成の基礎も築いています。国と社会の将来の発展を目指し、下層部が「すべての人がPythonを学ぶ」ことを最上層部に推進し、人工知能技術の推進と社会人材構造の変化をさらに実現します。

Pythonは何に使いますか?

これができると知ったら、本当にやりたいと思いました。論文審査と回答確認クエリのため、スコア 8 以上の Douban 映画、またはタイムトラベル映画、給与データ評価フォームの処理などについて知りたいです。

できること 1. 「上海バ」の回答アーティファクトの主な機能は、「上海バ」Web サイト上の質問に対する無制限の回答を取得すること (IP 制限を回避すること) であり、検証コードの自動認識も実現します。ワンクリックで質問を取得するには、特定の質問の URL を入力する必要があります。すぐに回答が得られます。

「もしあなたがハハを望むなら、あなた自身やあなたの子供たちの宿題を手伝う必要がありますか？

2. 特定のシステムですべての学生の名前、学生番号、コース選択情報を取得します。 3. 大学院生システムで脆弱なパスワードを持つユーザーをスキャンし、図書館システムへのログインをシミュレートし、貸出を自動的に更新します。 4. フィッシング Web サイトにスパムメッセージを送信します。 QQ パスワードを盗むには、Python を使用してジャンクデータをバッチで相手のサーバーに送信することができます (最初にパケットをキャプチャする必要があります)。情報を見てもどれが本物かわかりませんが、どれが偽物でしょうか? パスワードを入力した学生を救えるかもしれません。

5. NetEase Cloud Music Batch Download を使用すると、NetEase Cloud Music Hot Song List から曲を一括ダウンロードでき、数量を自分で設定でき、速度も非常に速いです。

6. Reader Magazine の某号の全記事を一括ダウンロード 7. 都市の PM2.5 濃度とランキングを取得 8. 某 Web サイトから商品価格情報をクローリング Python は何に使うのですか？

強力なプログラミング言語である Python は、学習が簡単であるため、多くの開発者に好まれています。では、Python の応用分野にはどのようなものがあるのでしょうか?

Pythonの応用分野は幅広く、Google、Youtube、海外のDropboxをはじめ、Baidu、Sina、Sohu、Tencent、Alibaba、NetEase、Taobaoなど、ほぼすべての大中規模インターネット企業がPythonを利用して様々な業務を行っています。、中国のZhihu、Douban、Autohome、Meituanなど

まとめると、Python の主な応用分野は次のとおりです。Web アプリケーション開発 Web 開発には Python がよく使われており、Web 開発では依然として PHP と JS が主流の言語ですが、Python も勢いを増しています。

特に Python の Web 開発フレームワーク (Django、flask、TurboGears、web2py など) が徐々に成熟するにつれて、プログラマーは複雑な Web プログラムをより簡単に開発および管理できるようになりました。

たとえば、mod_wsgi モジュールを通じて、Apache は Python で書かれた Web プログラムを実行できます。

Python は、HTTP サーバーと Python ベースの Web プログラム間の通信を調整するための WSGI 標準アプリケーションインターフェイスを定義します。

最も直感的な例を挙げると、世界最大の検索エンジンである Google は、オンライン検索システムで Python 言語を広範囲に使用しています。

さらに、私たちがよく訪問する、映画、読書、音楽を統合する Douban (図 1 を参照) も Python を使用して実装されています。

図 1 Python で実装された Douban それだけではなく、世界最大のビデオ Web サイト Youtube や Dropbox (ネットワークファイル同期ツール) も Python を使用して開発されています。

自動化された運用とメンテナンス多くのオペレーティングシステムでは、Python が標準のシステムコンポーネントであり、ほとんどの Linux ディストリビューション、NetBSD、OpenBSD、Mac OS X には Python が統合されており、Python はターミナルで直接実行できます。

Ubuntu の Ubiquity インストーラー、Red Hat Linux、Fedora の Anaconda インストーラーなど、Python 言語で書かれた Linux ディストリビューションインストーラーがいくつかあります。

さらに、Python 標準ライブラリには、オペレーティングシステム関数を呼び出すために使用できる複数のライブラリが含まれています。

たとえば、pywin32 パッケージを通じて Windows COM サービスやその他の Windows API にアクセスでき、IronPython を使用して .Net Framework を直接呼び出すことができます。

通常、Python で書かれたシステム管理スクリプトは、読みやすさ、パフォーマンス、コードの再利用、およびスケーラビリティの点で、通常のシェルスクリプトよりも優れています。

人工知能は、人工知能の分野で非常に人気のある研究方向であり、最も人気があり、最も高収入の IT の仕事を選びたい場合は、人工知能の分野のエンジニアが最も大きな発言権を持っています。

Pythonは人工知能分野における機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどで主流のプログラミング言語です。

ビッグデータ解析やディープラーニングに基づいて開発される人工知能は、Python のサポートと本質的に切り離せないものであると言えますが、その理由としては、少なくとも次のような理由があります。 Framework)、FaceBook の PyTorch (Neural Network Framework)、オープンソースコミュニティの Karas Neural Network Library などはすべて Python で実装されており、Microsoft の CNTK (Cognitive Toolkit) も Python を完全にサポートしており、同社が開発した VS Code はPython も第 1 レベル言語としてサポートされました。

Python は科学計算やデータ分析が得意で、さまざまな数学演算をサポートし、より高品質な 2D および 3D 画像を描画できます。

つまり、AI 時代の到来により、Python は多くのプログラミング言語の中で傑出した存在となり、AI 時代の主要言語としての Python の地位は基本的に揺るぎないものとなっています。

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行って追加して見てみましょう ~ Web クローラー Python 言語は、Web クローラーを作成するために長い間使用されてきました。Google などの検索エンジン会社は、Web クローラーを作成するために Python 言語を多用しています。

技術レベルから見ると、Python は、urllib、Selenium、BeautifulSoup など、Web クローラーを作成するためのツールを多数提供します。また、Web クローラーフレームワーク Scrapy も提供します。

科学コンピューティング 1997 年以来、NASA は Python を広範囲に使用して、さまざまな複雑な科学演算を実行してきました。

さらに、他のインタープリター型言語 (シェル、js、PHP など) と比較して、Python には、NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas など、データ分析と視覚化において非常に完全で優れたライブラリがあり、Python プログラマーを満足させることができます。科学技術計算プログラムを書くとき。

ゲーム開発多くのゲームでは、C++ を使用してグラフィックス表示などの高性能モジュールを作成し、Python または Lua を使用してゲームロジックを作成します。

Python と比較すると、Lua は機能がシンプルでサイズが小さいのに対し、Python はより多くの機能とデータ型をサポートしています。

たとえば、国際的に指定されたゲーム Sid Meier's Civilization (図 2 を参照) は、Python を使用して実装されています。

図 2 Python で開発されたゲームさらに、Python は Open GL を直接呼び出して、高性能ゲームエンジンの技術基盤である 3D レンダリングを実装できます。

実際、Pygame、Pyglet、Cocos 2d など、Python 言語で実装されたゲームエンジンは数多くあります。

上記は Python アプリケーション分野の「氷山の一角」にすぎません。たとえば、ゲームプログラミングに Pygame を使用したり、画像処理に PIL やその他のツールを使用したり、ロボット制御プログラミングに PyRo ツールキットを使用したりすることもできます。。

興味のある読者は、自分で情報を検索してさらに詳しく知ることができます。

Pythonの応用分野にはどのようなものがあるのでしょうか？

Python を学習しようとする学生にとって、最も重要なことはその応用分野が何かということです。理解して初めて目的が明確になります。Python の応用分野が何かを見てみましょう。 1. クラウドコンピューティングの PYTHON 言語です。クラウドコンピューティングで最も人気のある言語であり、OpenStack は代表的なアプリケーションです。

2. Web フロントエンド開発 Python は php や Ruby に比べてモジュール設計のため機能拡張が容易で、長年にわたって優れた Web 開発フレームワークが数多く形成され、常に反復されています。

現在、優れたフルスタックフレームワークには django や Framework flask があり、いずれも Python のシンプルで明確なスタイルを継承しており、開発効率が高く、メンテナンスが容易で、自動運用保守との統合性が優れています。

3. 人工知能アプリケーションビッグデータ解析やディープラーニングに基づいて開発される人工知能は本質的に Python のサポートと切り離せないものであり、現在、Google の TransorFlow、FaceBook の PyTorch、ニューラルネットワークライブラリなど、世界中の優れた人工知能学習フレームワークが利用されています。オープンソースコミュニティの Karas などは Python で実装されています。

Microsoft の CNTK (Cognitive Toolkit) でさえ Python を完全にサポートしており、Microsoft の Vscode はすでに Python を第 1 レベル言語としてサポートしています。

4. システム運用および保守エンジニアリングプロジェクト Python は、オペレーティングシステムおよび管理と非常に密接に統合されています。現在、すべての Linux ディストリビューションには Python が含まれており、現在の主流の Linux の関連管理機能に利用できるモジュールが多数あります。自動構成管理ツール: SaltStackAnsible (現在は RedHat)。

現在、ほぼすべてのインターネット企業において、自動運用保守の標準構成はPython+Django/flaskとなっており、また仮想化管理のデファクトスタンダードとなっているopenstackもPythonで実装されているため、Pythonは必須となっています。すべての運用および保守担当者向けのスキル。

5. 財務分析定量的な取引、財務分析、金融工学の分野ではPython言語が使用されるだけでなく、最も多く使用されており、その重要性は年々高まっています。

理由: 動的言語として、Python は明確でシンプルな言語構造、豊富なライブラリ、成熟して安定した科学計算と統計分析が非常に強力で、その生産効率は C、C++、Java よりもはるかに高く、特に優れています。戦略バックテスト中。

Pythonで人工知能を実装する方法

プログラム学習のプロセスは、勾配降下法を使用してアルゴリズムモデルのパラメーターを変更するプロセスです。たとえば、f(x) = aX+b; ここでのパラメータは a と b であり、データトレーニングアルゴリズムモデルを使用してパラメータを変更することで、アルゴリズムモデルが顔認識と音声認識の目的を実現できます。

人工知能の実現にはアルゴリズムが欠かせませんが、そのアルゴリズムを実装するための言語がPythonであり、その使いやすさやデータ処理のしやすさから、現在では多くの人が機械学習に使用しています。

Java、C++ などの他の言語でも、人工知能関連のアルゴリズムを実装できます。下の図はニューラルネットワークの模式図です。