Lập trình trí tuệ nhân tạo Python là một trong những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trên google về chủ đề lập trình trí tuệ nhân tạo Python. Trong bài viết này, coder.com.vn sẽ viết bài Hướng dẫn cách lập trình trí tuệ nhân tạo Python cơ bản mới nhất 2020
Vậy tại sao lập trình trí tuệ nhân xây dựng với Python lại được ưa chuộng nhất?
Rất nhiều người đã hỏi mình là ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho AI?, Hay tại sao Python lại được yêu thích để lập trình AI. Mình sẽ khởi đầu giới thiệu ngay phía dưới.
Vì ngôn ngữ lập trình Python có cách tiếp cận vào các công nghệ phức tạp nhất như Trí tuệ nhân tạo, Machine Learning, Deep Learning, v.v. tốt hơn so sánh với những ngôn ngữ khác.
Dưới đây là danh sách các lý do tại sao Python là xác định ngôn ngữ cho mọi Nhà tăng trưởng, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư Machine Learning, v.v .:
Ít mã hơn:
Khai triển AI liên quan đến hàng tấn thuật toán. Nhờ hỗ trợ của Pythons cho các gói được lựa chọn trước, chúng ta không nhất thiết phải code các thuật toán. và để làm cho Mọi thứ đơn giản hơn, Python bổ sung cách “kiểm tra khi code” giúp tránh số lượng code bạn phải gõ.
Thư viện dựng sẵn:
Python có 100 thư viện được xây dựng sẵn để thực thi các thuật toán Machine Learning và Deep Learning khác nhau. do đó, mỗi khi mà bạn mong muốn chạy một thuật toán trên một tập dữ liệu, tổng cộng những cái gì bạn phải làm là thiết lập , tải những gói không thể thiếu bằng một lệnh độc nhất. ví dụ về các thư viện được tạo trước bao gồm NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, v.v.
Xem thêm: Kinh nghiệm tự học lập trình của các chuyên gia mới nhất 2020
Dễ học:
Python sử dụng một cú pháp rất giản đơn để thực thi các tính toán dễ dàng như: thêm hai chuỗi vào các quy trình khó khăn, tạo mô hình Machine Learning.
Nền tảng độc lập:
Python có khả năng chạy trên nhiều nền tảng bao gồm Windows, MacOS, Linux, Unix, v.v. trong thời gian chuyển mã từ nền tảng này quý phái nền tảng khác, bạn có khả năng sử dụng những gói như PyInstaller nó sẽ giải quyết mọi lỗi lo cần phải làm.
giúp đỡ tập thể lớn:
Python có một cộng đồng người sử dụng khổng lồ luôn có ích khi chúng ta vướng phải lỗi mã hóa. Ngoài lượng người sử dụng đông đảo, Python còn có nhiều cộng đồng, group , diễn đàn nơi các lập trình viên đăng những lỗi của họ và sẵn sàng hỗ trợ lẫn nhau.
Mình sẽ recommend cho bạn các Thư viện Python làm việc với AI hiệu quả và phổ biến nhất.
Tensorflow: Được tăng trưởng bởi Google, thư viện này được sử dụng phổ cập trong việc viết những thuật toán Machine Learning , hành động những tính toán nặng trĩu có sự liên quan đến Mạng nơ-ron.
Scikit-Learn: Scikit-learn là một thư viện Python được liên kết với NumPy và SciPy. Nó được coi là một trong những thư viện tốt nhất để làm việc với dữ liệu khó khăn.
NumPy: Numpy là một thư viện python được dùng quan trọng để tính toán dữ liệu khoa học / toán học.
Theano: Theano là một thư viện chức năng tính toán và tính toán hiệu quả những biểu thức toán học có sự liên quan đến mảng đa chiều.
Keras: Thư viện này dễ dàng hóa việc thực hiện những mạng thần kinh. Nó cũng có những công dụng tối ưu cho những mô hình điện toán, đánh giá những tập dữ liệu, hiển thị biểu đồ , nhiều thêm nữa.
NLTK: NLTK hoặc Công Cụ ngôn ngữ tự nhiênKit là một thư viện Python nguồn mở được tạo riêng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và khai thác văn bản.
Ngoài các thư viện được đề cập ở trên, hãy thử coi những thư viện Python hàng đầu mà bạn nên biết.
hiện giờ bạn đã biết các thư viện Python đặc biệt được dùng để triển khai các kỹ thuật AI, trong phần tiếp theo, mình sẽ lần lượt đề cập đến tổng cộng các định nghĩa căn bản về AI.
đầu tiên, hãy bắt đầu bằng cách tìm hiểu nhu cầu đột ngột về AI.
Có thể bạn quan tâm: Các ngôn ngữ lập trình đáng học nhất trong năm 2020
Nhu cầu về AI
Kể từ khi có mặt AI vào những năm 1950, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển theo cấp số nhân tại tiềm năng của nó. nhưng nếu như AI đã ở đây hơn nửa thế kỷ, vì sao nó bỗng nhiên đạt được tầm quan trọng lớn như vậy? tại sao hiện nay chúng ta mới nói về Trí tuệ nhân tạo?
các lý do chủ đạo cho sự rộng rãi rộng rãi của AI là:
Thêm kĩ năng tính toán: Việc khai triển AI đòi hỏi cực kì nhiều kĩ năng tính toán vì việc xây dựng những mô hình AI liên quan đến việc tính toán nặng và sử dụng các mạng thần kinh khó khăn. Việc phát minh ra GPU đã biến việc làm này thành có khả năng. sau cuối chúng ta có khả năng thực hiện những tính toán cấp cao , hành động các thuật toán khó khăn.
tạo dữ liệu: tại những năm qua, chúng tôi đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu đấy cần được phân tích , giải quyết bằng cách dùng thuật toán Machine Learning , những kỹ thuật AI khác.
những thuật toán hiệu quả hơn: tại thập kỷ qua, chúng tôi đã quản lý thắng lợi để tăng trưởng các thuật toán hiện đại có sự liên quan đến việc triển khai Mạng lưới thần kinh sâu.
Đầu tư bao la rãi: Khi các gã khổng lồ công nghệ như Tesla, Netflix , kênh Facebook khởi đầu đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo, nó đã trở nên rộng rãi hơn dẫn tới nhu cầu về những hệ thống dựa trên AI tăng lên.
Sự tăng trưởng của Trí tuệ nhân tạo là theo cấp số nhân, nó cũng đang bổ sung vào nền kinh tế với vận tốc nhanh. vì lẽ đó, đây là thời điểm thích hợp để bạn nhập cuộc vào lĩnh vực Trí tuệ nhân xây dựng.
Trí tuệ nhân xây dựng là gì?
Thuật ngữ Trí tuệ nhân xây dựng lần thứ nhất được đặt ra từ nhiều thập kỷ trước vào năm 1956 bởi John McCarthy tại hội nghị Dartmouth. Ông định nghĩa AI là:
“Khoa học , kỹ thuật giúp tạo ra những cái máy thông minh.”
Theo một cách khác, Trí tuệ nhân tạo là khoa học giúp máy móc suy xét , đưa rõ ra quyết định như loài người.
trong quá khứ mới đây, AI đã có khả năng thực hiện điều này bằng việc tạo ra các máy móc , robot đã được dùng tại mọi lĩnh vực gồm có chăm sóc sức khỏe, robot, tiếp thị, phân tích kinh doanh , nhiều hơn nữa.
hiện nay hãy để Bàn bạc về những giai đoạn khác nhau của Trí tuệ nhân tạo.
các kiểu trí tuệ nhân xây dựng
AI được cấu trúc theo ba giai đoạn tiến hóa:
- Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ thu hẹp nhân tạo)
- Artificial General Intelligence (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo)
- Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo)
Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ thu hẹp nhân tạo)
thường được gọi là AI yếu ớt, Trí thông minh nhân tạo hẹp chỉ ứng dụng AI cho các nhiệm vụ chi tiết.
các hệ thống dựa trên AI hiện có tuyên bố sử dụng trí tuệ nhân tạo của hồi giáo thật sự hoạt động như một AI yếu đuối. Alexa là một chẳng hạn như tốt về trí thông minh hẹp. Nó hoạt động trong một phạm vi chức năng được xác định trước tránh. Alexa không hề có trí thông minh thật sự hoặc tự nhận thức.
công cụ tìm kiếm Google, Sophia, xe tự lái và nghiêm trọng hơn là AlphaGo được nhiều người biết đến, thuộc nhóm AI yếu.
Artificial General Intelligence (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo)
thường hay được gọi là AI mạnh mẽ, Trí tuệ tổng hợp nhân xây dựng có sự liên quan đến những cỗ máy có được kĩ năng hành động bất cứ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có khả năng.
Bạn thấy đấy, máy don don có được khả năng giống con người, chúng có một bộ giải quyết mạnh có thể hành động những tính toán cấp cao nhưng chúng không có khả năng suy xét , suy luận như con người.
có những chuyên gia nghi ngại rằng AGI sẽ không nhất thiết có thể, và cũng có không ít người đặt câu hỏi liệu nó có được ước muốn hay không.
Stephen Hawking, ví dụ, cảnh báo:
AI Mạnh AI sẽ tự cất cánh , tự thiết kế lại với vận tốc tăng thêm. con người, bị tránh bởi quá trình tiến hóa sinh học chậm, chẳng thể cạnh tranh và sẽ bị thay thế.
Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo)
Trí tuệ siêu nhân tạo là một loại từ chuyên môn chỉ thời gian kĩ năng của máy tính sẽ vượt qua con người.
ASI hiện được xem là một tình huống giả định như được mô tả trong phim , sách khoa học viễn tưởng, nơi máy móc đã chiếm lĩnh toàn cầu. tuy vậy, những kẻ chủ mưu công nghệ như Elon Musk tin rằng ASI sẽ chiếm lĩnh toàn cầu vào năm 2040!
bạn tưởng tượng gì về Siêu trí tuệ nhân tạo? Hãy cho mình biết nha.
Nguồn: https://nordiccoder.com/
