Искусственный интеллект на c: Пример простой нейросети на С/C++ / Хабр |

Содержание

Хочу изучать искусственный интеллект! / Offсянка

3DNews Offсянка Хочу изучать искусственный интеллект!

Самое интересное в новостях

Очередная статья цикла «ИИ 101» — практической направленности. Это статья-список, а вернее, несколько списков полезных ресурсов для тех, кто делает первые шаги в ИИ. Здесь прозвучат названия технологий и имена людей, которые должны быть вам знакомы, как своеобразный код «своего» в этой сфере, а также приводится примерный план действий по освоению этой захватывающей специальности

Человек, научившийся создавать искусственный разум и искусственную жизнь, не остановится перед коренной переделкой самого себя. Не роботы вместо людей, а новый человек вместо старого!

Норберт Винер. Кибернетика

I still will teach this boy.

The Saga Begins

«Хочу заниматься ИИ, с чего начать? Что там вообще знать надо?»
«Там же очень сложная математика нужна, да? Жизни не хватит всё это выучить».
«У меня нет крутого диплома технического вуза, мне ИИ не светит».
«Да ладно, я слышал, там просто библиотеки можно импортировать, да и всё, самому писать код не надо».

Слышали такие фразы, а может, и сами их говорили? По моим наблюдениям, это самые частые высказывания людей, которые хотели бы заниматься ИИ, но не знают, как к нему подступиться. Так что сегодня – AI Developer Roadmap, или Путь ИИшника (ИИшницы?)! Действительно, встречаются две крайности: одни считают, что забытый или невыученный матан – это непреодолимый барьер для освоения ИИ, другие думают, что достаточно использовать готовые методы «из коробки» («какая разница, что там происходит, главное – результат, оставим подробности учёным»). Оба эти подхода контрпродуктивны и помешают вам достичь цели – освоить современные технологии ИИ хотя бы на уровне осведомленного любителя. Конечно, можно найти в Интернете туториал и воспроизвести его на своей машине, ваша сеть обучится, и вы получите результат. Но, не разобравшись, как работает алгоритм, вы не сможете потом творчески использовать его для своих задач. С другой стороны, если вы думаете, что без нескольких лет подробного изучения вузовской математики вы в ИИ ничего не поймете, это тоже заблуждение. В любой сфере профессиональной деятельности есть свои prerequisites – фундамент, необходимые знания, на которых строится дальнейшая работа, ИИ здесь не исключение. Автор этой статьи тоже методом проб и ошибок начинал этот путь с самого подножия горы (и всё ещё учится), в порыве максимализма пытаясь «объять необъятное», а теперь постарается сделать вашу дорогу короче и легче. Итак, без чего никак нельзя обойтись:

Математика. Основы линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики. Очень хорошо, если удастся ознакомиться с теорией графов, так как сейчас стали появляться высокоэффективные интегрированные подходы, объединяющие граф и нейросеть. Вам также понадобится разобрать некоторые задачи оптимизации, например градиентный спуск – центральное понятие обучения нейросети. Из матана кое-где понадобится дифференциальное исчисление, но больше для понимания происходящего. Не знаете, не помните, нет времени? Ваши «три кита» — это матстат, линалг и теорвер. Знаете основы – для начала этого вполне достаточно.
Программирование. Если раньше в этом вопросе была неопределенность, то сейчас главный язык программирования для задач ИИ – это Python (да, другие тоже используются). Порог вхождения в сферу ИИ для питонистов самый низкий, большое интернациональное сообщество единомышленников, много библиотек и фреймворков под разные задачи, – эти факторы влияют на выбор данного языка программирования. Вам нужно будет освоить основы Python и структуры данных. Потом можно будет переходить к практическому освоению библиотек машинного обучения.
Английский язык. Неожиданно? Это действительно большое подспорье, потому что вам не придётся ждать, пока новейшие статьи по ИИ переведут на русский язык, а кроме того, на английском выходит огромное количество замечательных руководств для начинающих. Do you speak English — дую, но слабо? Ничего, основные учебные пособия переведены на русский, а ещё у нас есть прекрасные учебники по математике, которые уже стали классикой, и онлайн-курсы на русском языке.

А теперь подробнее о технологиях для задач ИИ. Сначала расскажу, какие библиотеки применяются для самых распространённых задач ИИ. Итак…

Если вы занимаетесь компьютерным зрением или обработкой изображений, то, скорее всего, будете использовать OpenCV. У этой библиотеки есть интерфейсы не только на Python, но и на Java, C++ и Matlab, и в ней прописано более 2 500 алгоритмов.

Если вы предпочитаете обработку естественного языка, то ваш выбор — NLTK. Это очень удобная библиотека, в которой есть всё, что нужно для обработки текстов, и не только. Это также ваш выбор, если вы изучаете компьютерную лингвистику или близкие предметы, такие как когнитивистика, информационный поиск и машинное обучение. Также может понадобиться Gensim — библиотека обработки естественного языка, предназначенная для тематического моделирования, то есть определения основных тем, которым посвящён текст. С её помощью также можно обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (такими как Word2Vec, FastText и т. д.) и создавать тематические модели текстов.

Если вы осваиваете анализ данных, то вам понадобится целый ряд инструментов:

NumPy – библиотека для научных вычислений, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой математических функций для действий с ними.
SciPy – библиотека, предназначенная для решения научных и математических проблем. Она построена на базе NumPy и позволяет управлять данными, а также визуализировать их с помощью разных высокоуровневых команд. Если вы импортируете SciPy, то NumPy отдельно импортировать не нужно.
Pandas – эта библиотека создана специально для работы с данными, она упрощает и ускоряет работу аналитика во много раз.
Matplotlib, Seaborn – библиотеки для визуализации данных, получаются качественные рисунки, которые можно использовать в научных публикациях.

Если вы планируете заниматься машинным обучением (без которого уже трудно себе представить современный анализ данных), то вам будут нужны:

Фреймворк TensorFlow от Google, который умеет так много, что вы сможете себя почувствовать настоящим творцом ИИ.
Его конкурент PyTorch, в последнее время всё чаще вижу его в научных публикациях, похоже, что он уже потеснил TensorFlow.
Keras — библиотека для Python, которая позволяет в несколько строк кода создавать глубокие нейронные сети. В качестве бэкенда может выступать TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и MXNet.

Все вышеперечисленные инструменты снабжены подробной документацией, и в их освоении нет ничего непреодолимого.

Теперь назову несколько имен инфлюэнсеров ИИ, которых нужно знать каждому специалисту и отслеживать их публикации, чтобы быть в курсе происходящего в сфере ИИ:

1. Эндрю Ын (Andrew Ng): профессор Стэнфордского университета, эксперт с мировым именем в области искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) и один из основателей образовательной платформы Coursera. Сейчас он ведущий исследователь ИИ в Baidu. Эндрю Ын является автором знаменитого курса по машинному обучению, который вы прямо сейчас можете пройти на упомянутой платформе, как это уже сделали 4 миллиона энтузиастов ИИ:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Единственное возможное неудобство этого курса – профессор Ын предлагает изучать машинное обучение на OCTAVE aka MATLAB, но можно без труда найти адаптацию курса для Python (Python implementation). Профессор Ын подробно разбирает все основные алгоритмы, уровень сложности – для начинающих, курс на английском. Это может быть отличным стартом вашей карьеры в ИИ. Эндрю Ын также выпустил специализацию по глубокому обучению на той же Coursera, которая, помимо серьёзной теоретической части, содержит разбор самых интересных и обсуждаемых нейросетей:

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

2. Ян Гудфеллоу (Ian J. Goodfellow), исследователь МО, ранее работал в составе команды Google Brain, а сейчас отвечает за проекты машинного обучения в Apple Inc. В соавторстве с Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio) написал книгу «Глубокое обучение» (“Deep Learning Book”), которая обязательна к прочтению, если вы всерьез интересуетесь ИИ. В принципе, если даже вы прочитаете только её, то будете вполне осведомлены.

3. Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio), канадский учёный, лауреат премии Тьюринга 2018 года. Выдающийся исследователь в области нейросетей и глубокого обучения. Он был одним из создателей генеративно-состязательной нейросети – generative adversarial network (GAN), которая очень необычно и интересно устроена. Он также много работал над задачами обработки естественного языка. Бенжио возглавляет MILA (Монреальский институт алгоритмов обучения), является профессором Монреальского университета и (вместе с Яном Лекуном) содиректором программы «Learning in Machines & Brains» Канадского института перспективных исследований. Вы можете найти его интересные выступления на YouTube.

4. Ян Лекун (Yann LeCun) – французский учёный, специалист по анализу данных, нейросетям и машинному обучению, также получивший премию Тьюринга в 2018 году. Достаточно упомянуть, что он был одним из создателей сверточных нейросетей (convolutional neural networks), которые являются сейчас краеугольным камнем компьютерного зрения. Также Лекун известен прорывными исследованиями в области распознания изображений. В настоящее время отвечает за ИИ в Facebook*.

5. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) – также лауреат премии Тьюринга 2018 года. Как и Йошуа Бенжио и Яна Лекуна, его называют «крестным отцом» искусственного интеллекта. Британец Джеффри Хинтон был одним из авторов знаменитой публикации 1986 года, в которой они предложили применять для тренировки многослойной нейронной сети метод обратного распространения ошибки. Он также был одним из создателей машины Больцмана. Сейчас Хинтон — один из вице-президентов компании Google и профессор-эмерит Торонтского университета.

6. Илон Маск, не нуждающийся в представлении генеральный директор компаний SpaceX и Tesla, сооснователь PayPal, а также человек, которого Рунет постоянно пытается чем-то удивить.

7. Фэйфэй Ли (Fei Fei Li), директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта и главный специалист Google по ИИ и машинному обучению. Ей принадлежит высказывание: «Искусственный интеллект станет движущей силой четвёртой промышленной революции». Сейчас Фэйфэй Ли руководит командой ИИ в Twitter.

8. Мартин Форд (Martin Ford) – футурист и визионер, автор книг «Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы», «Технологии, которые изменят мир», «Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей». Названия говорят сами за себя, спойлерить не буду, книги достойны внимания.

После прочитанного, полагаю, вы полностью понимаете смысл этого известного мема про специалистов по глубокому обучению:

Другие материалы цикла:

Искусственный интеллект. Генетический алгоритм и его применения
Искусственный интеллект: алгоритмы поиска
Отрасли и направления искусственного интеллекта: взгляд «с высоты птичьего полёта»
Искусственный интеллект и сознание: imitation game
Знакомство с искусственным интеллектом

В заключение бонус: небольшой список ресурсов, которые могут помочь вам сориентироваться в море информации по ИИ:

1. Цикл из 22 лекций курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова, прочитанных в 2019 году в Школе анализа данных («Яндекс»):

https://ya-r.ru/2020/05/07/vorontsov-kurs-mashinnoe-obuchenie-2019-shkola-analiza-dannyh/

2. Курсы по нейронным сетям и матстату, которые мне показались полезными:

https://stepik.org/course/401/promo
https://stepik.org/course/76/syllabus

3. Известные курсы по теории вероятностей и теории графов профессора Райгородского, а также специализация по машинному обучению и анализу данных от МФТИ:

https://www. coursera.org/learn/probability-theory-basics
https://ru.coursera.org/learn/teoriya-grafov
https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis

4. Сайт Kaggle, который знает каждый аналитик данных. Там вы найдёте микрокурсы, челленджи, большую коллекцию датасетов и многое другое: https://www.kaggle.com/learn/overview

5. Книга, которая была нашим учебником по ИИ в университете на Тайване: Рассел Норвиг: «Искусственный интеллект. Современный подход».

6. Отличная книга по прогнозной аналитике и МО: «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка.

7. Великий и ужасный классический учебник по pattern recognition: «Распознавание образов и машинное обучение», Бишоп К. М.

8. Хорошее практическое пособие O’Reilly, где просто написано, что и как нужно делать: «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Жерон О.

9. И напоследок моя любимая книга: написана предельно понятно, с самых основ, но на английском языке: Data Science from Scratch, 2nd Edition, Joel Grus.

Как видите, сейчас много доступной и прекрасно изложенной информации по ИИ. Конечно, списки неполные и составлены по моим личным предпочтениям – возможно, скоро у вас будет своя собственная коллекция любимых книг и сайтов.

* Внесена в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Материалы по теме

Постоянный URL: https://3dnews.ru/1031871/hochu-izuchat-iskusstvenniy-intellekt

Теги:
искусственный интеллект, илон маск, курсы

⇣ Комментарии

часть первая — Machine learning на vc.

Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.

49 321
просмотров

Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.

Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.

Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.

Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.

Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.

Статистика по фреймворкам с официальных аккаунтов на GitHub

TensorFlow

TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.

Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.

TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.

Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.

Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.

Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.

Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.

Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.

Рассмотрим очень грубый пример:

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = a* b

Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:

<tf.Tensor ‘mul:0’ shape=() dtype=int32>

Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.

Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:

sess = tf.Session()
sess.run(c)

Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.

Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.

a = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
b = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
c = a * b
with tf.Session():
res = sess.run(c, feed_dict={a: np.array([1,2]), b: np.array([1,5,3])})
print(res)

Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.

Ошибка:

validArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2] vs. [3]
[[node mul_3 (defined at <ipython-input-66-0b219961c4c2>:4) = Mul[T=DT_FLOAT, _device=»/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0″](_arg_Placeholder_3_0_0/_7, _arg_Placeholder_4_0_1/_9)]]
[[{{node mul_3/_11}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device=»/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0″, send_device=»/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0″, send_device_incarnation=1, tensor_name=»edge_7_mul_3″, tensor_type=DT_FLOAT, _device=»/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0″]()]]

Ничего непонятно, но очень интересно.

Всё потому, что ошибка — внутри сессии.

Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.

Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.

Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.

Плюсы:

Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
Огромное комьюнити.
За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.

Минусы:

Сложен в использовании и освоении.
Недружелюбный.
Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
Имеет свои стандарты.
Плохая документация.
У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.

Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:

DeepSpeech — система распознавания речи.
Mask R-CNN — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении.
BERT — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.

PyTorch

PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».

За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.

В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.

Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.

Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.

Плюсы:

Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.

Минусы:

Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.

Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:

PyText — библиотека для обработки устной и письменной речи.
vid2vid — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока.
pix2pix — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.

Keras

Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.

Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.

Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.

Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.

Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.

Плюсы:

Удобен в использовании.
Лёгок в освоении.
Быстроразвивающийся фреймворк.
Хорошая документация.
Встроен в TF.

Минусы:

Не подходит для больших проектов.

Проекты, которые используют фреймворк Keras:

Mask R-CNN — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении
face_classification — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола.
YOLOv3 — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.

Darknet

Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.

Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.

Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.

Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.

Плюсы:

Простой.
Быстрый.
Удобный.

Минусы:

Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
Не рекомендуется для больших проектов.
Плохая документация.

Проекты, которые используют фреймворк Darknet:

YOLOv3 — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.
Tiny-YOLO 3 — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.

XGBoost

XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.

Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.

Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.

После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.

XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.

Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.

Плюсы:

Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
Точный.
Отлично подходит для проверки гипотез.

Минусы:

Узкоспециализирован.

Заключение

Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?

TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.

PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.

Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.

XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.

Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.

Машинное обучение и искусственный интеллект [Вебинар]

Машинное обучение и искусственный интеллект вырвались из области научной фантастики и стали самыми обсуждаемыми темами в мире технологий и бизнеса. Машинное обучение (МО) — это подмножество дисциплины компьютерных наук искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект относится к интеллекту, демонстрируемому машинами, способными выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Машинное обучение использует алгоритмы для изучения данных, поиска закономерностей в данных и прогнозирования будущих событий или результатов. ИИ можно применять ко многим вещам, таким как чат-боты, виртуальные помощники, автономные автомобили и так далее. Его также можно использовать для прогнозной аналитики и других бизнес-целей. Или даже написать приведенное выше описание вебинара.

На этом вебинаре Джим МакКит и Йылмаз Йорю расскажут вам, как и зачем начинать работу с машинным обучением. Узнайте последние новости отрасли, разберитесь в технологиях и откройте для себя примеры и приложения, которые сразу же помогут вашему бизнесу.

Прокрутите вниз, чтобы найти полезные ссылки, слайды и повтор.

Введение в слайды ML и AI Скачать

Содержание

Области обсуждения

Общее обсуждение идей и принципов

Библиотеки и ресурсы

Текущее состояние дел

Влияние на бизнес

Что будет в будущем?

Вопросы этики и безопасности

_{blogs.embarcadero.com/?p=137201}

Йылмаз Йорю

Инженер-механик (MS BS PhD)

Основатель, генеральный директор компании Esenja

Разработчик с 1988 г. ( C++ Builder, GNU C/C++ и 30+)

Embarcadero MVP, C++ Builder Developer

Автор и ведущий сообщений о C++ на LearnCPlusPlus.org.

Разработка проекта ABRAINA AI на основе AGI

Обучение инновациям детей, студентов и молодежи

yyoru. com , esenja.com , abraina.com

Джим МакКит

Главный защитник разработчиков и инженер Embarcadero

Программист с большим стажем

Изобретенный и запатентованный шаблон и проведите пальцем, чтобы разблокировать

Создан беспилотник, управляемый мыслью, с Google Glass и беспроводной гарнитурой ЭЭГ

Соавтор Руководства по Интернету вещей и аналитике данных

ИИ упрощает написание кода

У ИИ есть много возможностей упростить кодирование

Спецификации всегда будут меняться

Даже сегодня есть роль для работы между программистами и пользователями!

Все профессии со временем будут заменены ИИ

_{commitstrip.com/en/2016/08/25/очень полная и точная спецификация/}

REST (передача репрезентативного состояния) — это метод подключения, который позволяет получать и отправлять данные для создания интерактивных приложений, использующих веб-службы. REST использует подмножество HTTP .

Веб-служба, использующая эту архитектуру передачи данных REST, называется RESTful .

Подключайтесь ко многим AI API:

ГПТ-3

API-слой

AWS (он же через Appercept)

IBM Уотсон

_{Learncplusplus.org/what-is-the-c-builder-rest-debugger-and-how-do-we-use-it/}

_{Learncplusplus.org/how-to-make-a-simple-rest-client-in-c-and-more/}

Программное обеспечение 2.0 (разработка на основе ИИ)

Написано гораздо более абстрактно

Недружественный для человека язык, такой как веса нейронной сети

Ни один человек не участвует в написании кодов

Много весов

Кодирование непосредственно в весах довольно сложно

Программное обеспечение 1.0: 0%-80% данных | Программное обеспечение 2.0: 99% данных

_{databricks.com/session/keynote-from-tesla}

ДАТА! ДАТА! ДАТА!

Этика ИИ (алгоритмы, сбор данных…)

Алгоритмы, Datamining, …

Потенциальный вред, причиняемый системами ИИ

Предвзятость и дискриминация

Отказ в личной автономии, регрессе и правах

Непрозрачные, необъяснимые или неоправданные результаты

Вторжение в частную жизнь

Изоляция и распад социальных связей

Ненадежные, небезопасные или некачественные результаты

Прикладная этика систем ИИ

Сингулярность и ИИ (Сингулярность: уникальное событие с глубокими последствиями)

ИИ фильмы, сериалы

Больше видео

Мультиагентная игра в прятки OpenAI — youtube. com/watch?v=kopoLzvh5jY

Джефф Дин: ИИ не так умен, как вы думаете, но может быть | ТЭД – youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs

Полезные ссылки

Плейлист Embarcadero AI и ML

Плейлист GPT-3

3Blue1Brown (Ютуб)

Двухминутные статьи (YouTube)

Кодированное смещение

Должны ли компьютеры управлять миром?

Людям не нужно применять

Интервью с ГПТ-3

Митов VisionLab & IntelligenceLab

УзнайтеCPlusPlus.org

Отличные подкасты с искусственным интеллектом

Открытые документы ArXiv

АльфаGO

Примеры ИИ C++ и C++ Builder

Вступление

Введение в искусственный интеллект в C++
Простая модель искусственного нейрона в C++
Как создавать модели искусственных нейронов в C++

Нейронные модели

Пример очень простой искусственной нейронной сети в C++
Простая модель искусственного нейрона на основе структуры в C++ Простая модель искусственного нейрона на
основе массива в C++ Модель искусственного нейрона на
основе классов в C++
Простая модель искусственного нейрона на основе вектора

Функции активации

Функция активации идентичности в нейронных сетях
Сигмовидные функции в нейронных сетях
Двоичные функции/ступенчатые функции Хевисайда в C++
Гауссовы линейные единицы измерения в C++
Активация выпрямленных линейных единиц Функция ANN Активация гиперболического тангенса Функция
ANN Функция
активации SELU Работает в приложении C++
Сигмовидная линейная единица (SiLU) In Нейронная сеть Функция активации приложения C++ по
Гауссу В нейронной сети
ELU Функции искусственной нейронной сети
Саморегуляризованная немонотонная (Mish) функция активации

Основные примеры ИИ на C++

Как импортировать библиотеку FANN для проектов Windows C++ Builder (эта FANN — очень удобная и хорошая открытая библиотека для начинающих приложений по инженерным исследованиям и анализу данных)
Простой, но мощный чат-бот в C++
Методы грубой силы в C++
Метод минимального расстояния редактирования в строках Unicode в C++
Функция SoftMax в нейронных сетях

Примеры REST для подключения AI API

Что такое отладчик REST C++ Builder и как его использовать?
Как сделать простой REST-клиент на C++ и не только

БОЛЕЕ ?

ПРЕДСТОЯЩИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРИМЕРЫ ИИ НА LEARNCPLUSPLUS. ORG

Два основных видеоролика MIT об DL, ML и AI Introduction

Основы глубокого обучения: введение и обзор
MIT AGI: Общий искусственный интеллект

Три закона робототехники Азимова.

Нулевой закон: робот не может причинить вред человечеству или своим бездействием допустить, чтобы человечество причинило вред.

Первый закон: робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Второй закон: робот должен подчиняться приказам, отдаваемым ему людьми, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат Первому закону.

Третий закон: Робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит Первому или Второму закону.

Представленный в 1942 году и позже опубликованный в 1960-х годах I, Robot Айзека Азимова.

Первая концепция безопасности и этики ИИ и роботов. Книга исследует, как эти законы не работают на практике.

_{wikipedia.org/wiki/Три_Закона_Робототехники}

Цикл шумихи вокруг искусственного интеллекта, 2020 г., Gartner

_{gartner.com/smarterwithgartner/}

ИИ, МЛ, ДЛ

Искусственный интеллект (ИИ) относится к интеллекту, демонстрируемому машинами, способными выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Машинное обучение (ML) использует алгоритмы для изучения данных, поиска закономерностей в данных и прогнозирования будущих событий или результатов.

Глубокое обучение (DL) — это нейронная сеть со слоями и фильтрами, которая пытается имитировать поведение человеческого мозга, позволяя ему учиться на больших объемах данных.

DL является подмножеством ML. ML — это подмножество ИИ. AI является подмножеством CompSci.

Больше слов

ANN — искусственная нейронная сеть — состоит из нейронов, смоделированных по образцу биологического мозга. Это была первоначальная идея для ИИ, но аппаратное обеспечение в то время было слишком медленным, но благодаря современным достижениям, особенно графическим процессорам, оно не очень популярно.

GAN — генеративно-состязательная сеть. Две нейронные сети соревнуются друг с другом в форме игры с нулевой суммой, где выигрыш одного агента является проигрышем другого агента. Они тренируют друг друга.

SL — контролируемое обучение — задача ML по обучению функции, которая сопоставляет ввод с выводом на основе примеров пар ввода-вывода.

GPT — Generative Pre-Training — языковая модель Алека Рэдфорда, используемая OpenAI. Показывает, как генеративная модель языка получает мировые знания в результате предварительного обучения на разнообразном корпусе с длинными отрезками непрерывного текста.

НЛП — программирование на естественном языке — касается взаимодействия между компьютерами и человеческим языком, в частности, как запрограммировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.

Общий искусственный интеллект

Теория ИИ, также ОИИ

Общий искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая демонстрирует черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем. (ссылка: Инвестопедия).

Искусственный общий интеллект (AGI) , также называемый Strong AI , представляет собой AGI, являющийся подмножеством или основным ядром AI. Он адаптивен, способен развивать навыки. Существует также термин « Искусственный биологический интеллект» (ABI) , который пытается имитировать «естественный» интеллект.

« ИИ еще нет, теперь у нас есть технологии ИИ » Джошуа Тенненбаум

«Нет AGI », это самая сложная часть

Ближайшие примеры AGI AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

Простая ИНС

Регрессии и ИИ

Какой язык программирования подходит для ИИ?

AI Frameworks, SDK, библиотеки

Tensorflow (Python) Scalable ML Framework, вычисления с использованием графов потоков данных

Microsoft CNTK (C++) Cognitive Tool Kit — набор инструментов для глубокого обучения с открытым исходным кодом

Caffe (C++, PyTorch) Быстрый открытый фреймворк для глубокого обучения.

Keras (Python) Библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом

Torch (Python) Библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом

Accord.NET (C#) Платформа машинного обучения .NET для обработки аудио и изображений

Spark MLib (Scala) — масштабируемая библиотека машинного обучения.

ML Pack (C++) Scalable ML Framework, вычисления с использованием графов потоков данных

FANN (C & C++, C++Builder) Бесплатная быстрая библиотека ANN

Theon (Python) Библиотека для численных вычислений

Ведущие имена в области ИИ

Премия Тьюринга (2019)

Слева направо: Янн ЛеКун, Джеффри Хинтон и Йошуа Бенжио.

Исследователи работали над ключевыми разработками для нейронных сетей, которые меняют способ построения компьютерных систем.

_{nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html}

ИИ и машинное обучение на практике

ТензорФлоу

Бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения и искусственного интеллекта. Его можно использовать для решения целого ряда задач, но особое внимание уделяется обучению и выводу глубоких нейронных сетей.

Разработано командой Google Brain для внутреннего использования Google в исследованиях и производстве.

_{Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow}

TensorFlow Lite и Delphi

tensorflow.org/lite

Предназначен для маломощных устройств.

github.com/Embarcadero/TensorFlow-Lite-Delphi

Примеры включают:
- Обнаружение объектов (банан, лошадь и т. д.)
- Распознавание лиц
- Распознавание цифр

tensorflow.org/lite/guide/build_cmake

OpenCV

OpenCV — это библиотека функций программирования, в основном предназначенная для компьютерного зрения в реальном времени. Первоначально разработанный Intel, позже он был поддержан Willow Garage, а затем Itseez. Библиотека является кроссплатформенной и бесплатной для использования по лицензии Apache 2 с открытым исходным кодом. Начиная с 2011 года OpenCV поддерживает ускорение графического процессора для операций в реальном времени.

opencv.org

en.wikipedia.org/wiki/OpenCV

github.com/Laex/Delphi-OpenCV ← Также включает FFMPEG

Mitov Software Intelligence Lab

Быстро создавайте приложения для ИИ и классификаторов!

Нейронные сети

Самоорганизующаяся карта

Наивный Байес

K Ближайший сосед

Обратное распространение

Подготовка данных

_{mitov.com/products/intelligencelab}

Подключите API-интерфейсы ИИ к системам REST и Restful

Веб-служба, использующая эту архитектуру передачи данных REST, называется RESTful .

Подключайтесь ко многим AI API:

ГПТ-3

API-слой

AWS (он же через Appercept)

IBM Уотсон

_{Learncplusplus.org/what-is-the-c-builder-rest-debugger-and-how-do-we-use-it/}

_{Learncplusplus.org/how-to-make-a-simple-rest-client-in-c-and-more/}

Программное обеспечение 2.0 (разработка на основе ИИ)

Написано гораздо более абстрактно

Недружественный для человека язык, такой как веса нейронной сети

Ни один человек не участвует в написании кодов

Много весов

Кодирование непосредственно в весах довольно сложно

Программное обеспечение 1.0: 0%-80% данных | Программное обеспечение 2.0: 99% данных

_{databricks.com/session/keynote-from-tesla}

ДАТА! ДАТА! ДАТА!

Этика ИИ (алгоритмы, сбор данных…)

Алгоритмы, Datamining, …

Потенциальный вред, причиняемый системами ИИ

Предвзятость и дискриминация

Отказ в личной автономии, регрессе и правах

Непрозрачные, необъяснимые или неоправданные результаты

Вторжение в частную жизнь

Изоляция и распад социальных связей

Ненадежные, небезопасные или некачественные результаты

Прикладная этика систем ИИ

Сингулярность и ИИ (Сингулярность: уникальное событие с глубокими последствиями)

ИИ фильмы, сериалы

Больше видео

Мультиагентная игра в прятки OpenAI — youtube. com/watch?v=kopoLzvh5jY

Джефф Дин: ИИ не так умен, как вы думаете, но может быть | ТЭД – youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs

Полезные ссылки

Плейлист Embarcadero AI и ML

Плейлист GPT-3

3Blue1Brown (Ютуб)

Двухминутные статьи (YouTube)

Кодированное смещение

Должны ли компьютеры управлять миром?

Людям не нужно применять

Интервью с ГПТ-3

Митов VisionLab & IntelligenceLab

УзнайтеCPlusPlus.org

Отличные подкасты с искусственным интеллектом

Открытые документы ArXiv

АльфаGO

Примеры ИИ C++ и C++ Builder

Вступление

Нейронные модели

Функции активации

Основные примеры ИИ на C++

Примеры REST для подключения AI API

Что такое отладчик REST C++ Builder и как его использовать?
Как сделать простой REST-клиент на C++ и не только

БОЛЕЕ ?

ПРЕДСТОЯЩИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРИМЕРЫ ИИ НА LEARNCPLUSPLUS. ORG

Два основных видеоролика MIT об DL, ML и AI Introduction

Основы глубокого обучения: введение и обзор
MIT AGI: Общий искусственный интеллект

Reduce development time and get to market faster with RAD Studio, Delphi, or C++Builder.
Design. Code. Compile. Deploy.
Start Free Trial Upgrade Today

Free Delphi Community Edition Free C++Builder Community Edition

Manage consent

Введение в искусственный интеллект на C++

В этом посте мы попытаемся объяснить, что такое ИИ. и это хорошее введение в Технологии искусственного интеллекта . Мы продолжим приводить примеры C++ о технологиях искусственного интеллекта в серии AI Tech. Искусственный интеллект хорошо объясняется в компьютерных науках и многих других дисциплинах, и когда мы ищем простые примеры на C++, очень трудно найти простые примеры. Основная цель этого поста — дать основы ИИ, прежде чем публиковать посты об ИИ с примерами на C++. Мы постараемся сделать их максимально простыми, и этот пост также является хорошим примером введения в Нейронная сеть (ИНС) .

Содержание

Почему ИИ так важен ?

У нас может наступить новая эра с Технологии искусственного интеллекта (ИИ) , может быть, нам нужно больше времени, чтобы создать настоящий ИИ, мы думаем, что увидим это через 10-20 лет, а может и раньше. Человеческий мозг — одна из величайших частей нашего тела, и мы хотим знать все больше и больше, и мы хотим погружаться все глубже и глубже после того, как Алан Тьюринг — основатель информатики, математик, философ — построил первый компьютер Enigma. . Теперь большие вычислительные возможности, многоядерные процессоры и большие объемы памяти в 64-битных системах развивают эту технологию, а также большой и высокоскоростной Интернет и лучшие методы программирования. В настоящее время многие компании, разрабатывающие приложения искусственного интеллекта (ИИ), совершенно ясно, что за последние 10 лет наблюдается очевидный рост выдачи патентов. Тем не менее, это также хорошая область научных исследований. Компьютеры, мыслящие как человек, все еще отсутствуют в нашем мире, но день ото дня мы становимся все ближе. Если вы новичок в этой области, вы можете получить больше информации об ИИ.

Что такое ИИ, что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект , также называемый ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая демонстрирует черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем. (ссылка: Инвестопедия).

Существует много других определений, примерно таких же, как выше. В дополнение к термину AI, мы должны добавить и эти термины. Машинное обучение ( ML ) – это изучение компьютерных алгоритмов , которые автоматически улучшаются с опытом. Хотя у нас есть все рекламные объявления, в которых говорится, что Smart или AI поддерживаются, на самом деле AI еще нет. Мы называем все, что связано с ИИ, AI Technology . Термин ИИ в его определении может иметь место с Искусственным общим интеллектом , также называемым как Сильный ИИ , есть также термин Искусственный биологический интеллект (ABI) , который пытается имитировать «естественный» интеллект.

Что такое искусственная нейронная сеть, Что такое ИНС, Что такое искусственный нейрон?

Искусственная нейронная сеть , также называемая ИНС , является частью искусственного интеллекта, которая моделирует искусственных нейронов , соединенных в искусственные слои. ANN — это что-то вроде таблицы excel с числами и отношениями, и вся эта таблица представляет собой общий вид функции при ее обучении по параметрам. Коды, основанные на этой теории ИНС, хорошо работают во многих приложениях. В общем виде приложения ИНС имитируют связанные нейроны в конкретной задаче, и это позволяет вам обучаться на входных данных и оценивать результаты обученной ИНС. Вы можете сравнить эти прогнозы с реальными результатами или результатами, полученными с помощью любых других методов.

Почему мы используем термин AI Tech вместо AI ?

По словам профессора Джоша Тененбаума из Массачусетского технологического института, в мире нет настоящего ИИ, все эти исследования, модули, API, приложения сегодня — это технологии ИИ и это правда. В мире еще нет ИИ, в то время как весь интернет и весь рынок используют термин ИИ в своих продуктах. Все это может быть путем к настоящему ИИ, но еще не ИИ. Вот почему мы использовали термин AI Tech в нашей категории вместо AI!

Почему C++ является лучшим языком программирования для вещей, связанных с ИИ?

Если вы хотите погрузиться в программирование ИИ с помощью языка программирования C++, мы должны сказать, что ваш выбор — лучший. На самом деле вы можете разрабатывать любые коды ИИ, приложения, инструменты, модули, веб-страницы на любом языке программирования, и математика, стоящая за этой теорией, очень проста. Сложная часть заключается в том, как использовать это для целенаправленного приложения. Существуют языки программирования, такие как Python, Java, Basic, вы можете создавать приложения ИИ, используя их фреймворки (например, Tensorflow, Keras, …), модули, библиотеки. В частности, язык программирования Python легко адаптируется к большинству приложений ИИ. Он имеет хорошие модули, ориентированные на ИИ, для многих конкретных операций, эти конкретные модули работают быстрее на операциях ИИ. Также можно использовать Java и другие языки программирования.

ИИ требует гораздо большей обработки процессором и графическим процессором, и вам нужен более быстрый язык программирования. Очень легко определить, какой язык программирования лучше всего подходит для приложений на основе ИИ, он должен быть быстрее, и он должен быстрее использовать все компоненты вашего устройства. Если вы хотите реализовать небольшие проекты для анализа и расчетов без графического интерфейса пользователя и многих других функций, большинство небольших компиляторов прекрасно справятся. Если вы хотите перейти от создания простых исполняемых файлов к сложным профессиональным приложениям, мы настоятельно рекомендуем с самого начала использовать профессиональный компилятор C++ с расширенной IDE.

Существует два типа языков программирования: интерпретируемые и неинтерпретируемые (компилируемые). Все компьютеры (CPU/GPU) работают с машинным кодом (кодом, который может быть напрямую запрограммирован кодами ассемблера), который сообщает компьютеру, что делать (файлы exe относятся к такому типу файлов). Это самый нативный и быстрый код, но он требует написания многих строк для простых вещей и его трудно обобщить для всех типов машин. Компилятор (компилятор C или C++ и т. д.) — это компьютерная программа, которая преобразует один язык программирования (т. е. коды C/C++), написанные текстом, в исполняемый машинный код с помощью компоновщика. Такой код может быть не таким быстрым, как код на ассемблере, но разница в скорости очень мала, потому что и машинный код, и код на основе компилятора в текстовой форме гораздо лучше совместимы с другими процессорами/графическими процессорами и/или с другими операционными системами при компиляции. их на машине. Это одна из причин, по которой C++ является самым быстрым и мощным языком программирования. Интерпретируемые языки программирования работают внутри исполняемых приложений, таких как Java, Python или Visual Basic. Вот почему они медленнее при выполнении операций, так как им нужно использовать скомпилированные библиотеки для более быстрых операций. Опять же, они в основном используют компиляторы C/C++ для создания этих библиотек. Использование интерпретируемого языка программирования похоже на то, как его несет бегун, в то время как скомпилированный (неинтерпретируемый) язык программирования похож на запуск самого себя. Это тонкое различие превращается в огромный пробел, когда вы запускаете одну и ту же процедуру (например, для распознавания лиц) миллионы раз в миллисекунду.

Следовательно, чтобы создавать лучшие решения ИИ в приложениях, вместо интерпретируемых языков программирования, таких как Python, Java, Basic и т. д., я настоятельно рекомендую вам писать код на неинтерпретируемых (компилируемых) языках программирования (таких как Assembler, C++, Delphi). , Фортран.. и т.д.). Логично предположить, что Asm может быть лучшим из-за того, что у него есть собственные машинные коды, но он сложный и несовместим со всеми платформами, и для работы с ним требуется очень много усилий. Здесь лучше всего подходит C++; потому что он быстрее, адаптируется ко всем платформам, прост в применении приложений на основе ИИ с оптимизацией и компилируется в собственные машинные коды, что близко к программированию на ассемблере. Обратите внимание, что Python и некоторые другие интерпретируемые языки программирования в основном используют библиотеки/модули, скомпилированные на C++. Это делает Python более простым и легким, чем C++ в вопросах ИИ

Какой компилятор C++ или IDE лучше всего подходит для приложений ИИ?

Все компиляторы C и C++ хороши для вычислений ИИ, их можно использовать в вычислительных приложениях. Старайтесь кодировать в основном с помощью компилятора C++ из-за классов и многих преимуществ C++. Мы настоятельно рекомендуем вам компиляторы на основе CLANG, такие как GNU C/C++, C++ Builder, Visual C++, Dev C++. Если вы хотите разрабатывать профессиональные приложения искусственного интеллекта на основе графического интерфейса, мы настоятельно рекомендуем вам C++ Builder (RAD Studio) из-за его мультиплатформенной поддержки со многими функциями графического интерфейса. Visual C++ также хорош для профессионального приложения искусственного интеллекта на основе графического интерфейса.

Что нужно знать о C++ для работы с искусственным интеллектом? программирование

Если вы решите заняться исследованиями в области ИИ на C++, вам потребуются хорошие навыки математики и программирования, этих навыков может быть достаточно на инженерных факультетах, факультетах фундаментальных наук и некоторых других образовательных факультетах по информационным технологиям.

Для программирования на С++ на ИИ необходимо хорошо знать,

1. Основы языка программирования С++. Константы, типы данных, переменные, функции, параметры и т. д.

2. Структуры и классы в C++ очень важны

3. Указатели, правильное использование указателей также важно

4. Необходимы операции с памятью, файловые операции

5. Логика и процедурная логика в функциях, рекурсивные функции и т.д.

6. Векторы и некоторые Матричные Операции также нужны о записи звука, воспроизведении и анализе этих блоков данных.

Не волнуйся! Все эти и многие другие темы хорошо объясняются на нашем веб-сайте LearnCPlusPlus.org здесь.

После всего вышеперечисленного вам необходимо знать основы искусственного интеллекта и погрузиться в его разделы. В следующем посте мы начнем с очень простой искусственной нейронной сети.

Начните создавать мощные приложения с помощью C++Builder!

Clang: загрузка C++Builder и сборка приложений Windows C++ в 10 раз быстрее с меньшим количеством кода0110

10 лучших библиотек на C/C++ для машинного обучения

Машинное обучение основано на вычислениях, и библиотеки помогают исследователям и разработчикам машинного обучения выполнять вычислительные задачи, не повторяя сложные строки кода. Это помогает программистам быстро запускать алгоритмы. Существует множество библиотек в области машинного обучения и глубокого обучения, что делает более доступной для исследователей работу со сложными проектами.

В этой статье мы перечисляем 10 лучших библиотек на C и C++ для машинного обучения.

(библиотеки перечислены в соответствии с количеством звездочек на GitHub)

1| TensorFlow 146k

Звезды GitHub: 146k

О программе: TensorFlow — популярная программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения. Эта библиотека имеет всеобъемлющую и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям и разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.