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。

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