Не можешь победить ИИ - возглавь

Что такое ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машин думать, учиться и действовать как люди.

История ИИ

Где используется ИИ?

Здравоохранение
Окунитесь в мир, где болезни уходят в историю, а продолжительность жизни достигает небывалых высот.
Образование
Испытайте невероятную мощь персонализированного обучения с помощью ИИ.
Транспорт
Мчитесь по дорогам будущего на автономных транспортных средствах, которые доставят вас куда угодно с комфортом и скоростью.
Производство
Оптимизируйте процессы и минимизируйте отходы с помощью ИИ, который продвигает будущее производства на шаг вперед
Развлечение
Погрузитесь в захватывающие истории, созданные искусственным интеллектом, которые перенесут вас в миры, где фантазии становятся реальностью.
Искусство
Испытайте шедевры, созданные ИИ, которые стирают грань между машиной и творцом.
Биотехнология
Расшифруйте код жизни и откройте для себя новые методы лечения, которые победят болезни прошлого.

Quickstart

В этом руководстве мы шаг за шагом создадим простую нейронную сеть для классификации изображений с использованием Python и TensorFlow.

Что тебе понадобится:

Этап: 001
Установите TensorFlow с помощью pip.
shell
pip install tensorflow
Этап: 002
Импортируйте набор данных MNIST из TensorFlow и разделите его на наборы данных для обучения и тестирования.
main.py
import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
Этап: 003
Затем нормализуйте значения пикселей, разделив их на 255,0, чтобы преобразовать их в диапазон от 0 до 1.
main.py
x_train= x_train.astype('float32') /255.0
x_test= x_test.astype('float32') /255.0
Этап: 004
Создайте модель с помощью Keras, используя Serial API.
main.py
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])
Этап: 005
Скомпилируйте модель, указав оптимизатор «adam», функцию потерь «sparse_categorical_crossentropy» и метрику «accuracy», чтобы оценить производительность модели.
main.py
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Этап: 006
Обучите модель на обучающих данных в течение 10 эпох, чтобы модель могла адаптироваться к обучающим данным.
main.py
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
Этап: 007
Оцените модель на тестовых данных, чтобы увидеть, насколько хорошо она может прогнозировать числа на новых изображениях.
main.py
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)print('\nТестовая точность:', test_acc)
Этап: 008
Сохраните обученную модель в файле mnist_model.h5, чтобы можно было использовать ее позже для прогнозов без необходимости повторного обучения.
main.py
model.save('mnist_model.h5')

Как работает ИИ

  • Входной слой

    Это первый слой, который принимает такие входные данные, как изображения или текст.

  • Скрытые слои

    Скрытые слои анализируют входные данные, применяя веса для определения важности аспектов данных, позволяя сети учиться и делать выводы.

  • Выходной слой

    Выходной слой создает прогнозы или выходные данные, используя информацию из скрытых слоев для генерации окончательного результата.

Neural network visualisation

Следующие шаги

Теперь, когда мы рассмотрели основы, давайте посмотрим на следующие шаги.

Если хотите внести свою вклад в развитие проекта, пожалуйста переходите наGithub