Ten kurs to Twój pierwszy krok w fascynujący świat głębokiego uczenia. Dziś poznasz podstawowe pojęcia związane z głębokim uczeniem, oswoisz się z Pythonem i przygotujesz się do budowania swoich pierwszych modeli.
Głębokie uczenie (Deep Learning) to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe o wielu warstwach (stąd 'głębokie'). W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów uczenia maszynowego, głębokie uczenie potrafi automatycznie uczyć się złożonych cech z danych. Wyobraź sobie rozpoznawanie obrazów: tradycyjnie musiałbyś ręcznie definiować cechy (np. krawędzie, kształty), a głębokie uczenie samo wyciąga te cechy z obrazów. Przykłady zastosowań to rozpoznawanie mowy w Google Assistant, rekomendacje na Netflixie czy samochody autonomiczne. W skrócie: głębokie uczenie to potężne narzędzie do analizy danych, które rewolucjonizuje wiele branż. Rozpocznijmy od wizualizacji: wyobraź sobie, że uczysz dziecko rozpoznawania kotów. Pokazujesz mu wiele zdjęć kotów. Początkowo dziecko zauważa ogólne kształty, później detale takie jak uszy, oczy, wąsy. Głębokie uczenie działa podobnie, ale w skali komputerowej i na znacznie większych zbiorach danych.
Sieć neuronowa to zbiór połączonych ze sobą warstw neuronów. Każdy neuron otrzymuje dane wejściowe, przetwarza je i generuje wyjście. Podstawowe elementy:
f(x) = max(0, x)).Przykład: Rozważmy prostą sieć neuronową do przewidywania ceny mieszkania. Dane wejściowe: metraż (x1) i liczba pokoi (x2). Wyjście: przewidywana cena.
Wyjście = (w1 * x1) + (w2 * x2) + bias
Sieć uczy się, dostosowując wagi (w1, w2) i bias, aby przewidywać ceny.
Python to popularny język programowania do głębokiego uczenia ze względu na prostotę i obszerne biblioteki.
Zmienne: Służą do przechowywania danych. Przykład: wiek = 30, nazwa = "Anna". Python sam rozpoznaje typ danych (np. int, string, float).
Typy Danych:
int: liczby całkowite (np. 10, -5).float: liczby zmiennoprzecinkowe (np. 3.14, -2.5).str: łańcuchy znaków (tekst, np. "Hello, world!").bool: wartości logiczne (True/False).Pętle: Umożliwiają powtarzanie bloku kodu. Przykład: for i in range(5): print(i) (wyświetli liczby od 0 do 4).
Funkcje: Bloki kodu, które wykonują określone zadania. Przykład: def dodaj(a, b): return a + b. Wywołanie: wynik = dodaj(5, 3).
Do nauki głębokiego uczenia potrzebujesz odpowiedniego środowiska. Zalecany sposób: zainstaluj Anaconda (dystrybucja Pythona z gotowymi bibliotekami jak TensorFlow, Keras, PyTorch). Anaconda ułatwia zarządzanie pakietami i tworzenie wirtualnych środowisk (zalecane, aby nie zakłócać działania innych projektów). Po instalacji otwórz Jupyter Notebook (część Anaconda). Jupyter Notebook pozwala na pisanie i uruchamianie kodu w komórkach, dodawanie tekstu i obrazów, co ułatwia naukę. Możesz zainstalować Anacondę z oficjalnej strony: https://www.anaconda.com/products/distribution.
Explore advanced insights, examples, and bonus exercises to deepen understanding.
Witaj! Gratulacje, że robisz swoje pierwsze kroki w fascynującym świecie głębokiego uczenia! To dzień pierwszy, a my zanurzamy się głębiej, rozbudowując wiedzę z dzisiejszych podstaw.
Rozważmy głębiej różnice między uczeniem maszynowym (UM) a głębokim uczeniem (GU). Podczas gdy oba należą do rodziny uczenia maszynowego, GU wyróżnia się zdolnością do automatycznego wyodrębniania cech. W tradycyjnym UM, inżynier cech (często człowiek) musi ręcznie wybrać i przygotować cechy, które będą używane przez model. W GU, sieci neuronowe same uczą się reprezentacji danych, eliminując potrzebę ręcznego inżynierii cech. Pomyśl o tym jak o gotowaniu: w UM, jesteś kucharzem, który ręcznie kroi warzywa. W GU, masz robota kuchennego, który automatycznie przygotowuje składniki.
Innym kluczowym elementem jest architektura. Sieci neuronowe w GU mają wiele warstw (stąd "głębokie"), co pozwala im na naukę skomplikowanych wzorców. Wyobraź sobie to jako wielopoziomowy system rozpoznawania obrazów: pierwsza warstwa wykrywa krawędzie, druga – proste kształty, a kolejne – bardziej złożone obiekty.
Przykładowe zastosowania:
Sprawdźmy Twoją wiedzę i umiejętności!
Napisz w Pythonie skrypt, który:
Pamiętaj o funkcjach `input()`, `int()`, `datetime.datetime.now().year`. Możesz skorzystać z formatowania stringów (f-stringi) dla eleganckiego wyświetlania.
Napisz skrypt, który:
Użyj operatora modulo (`%`) do sprawdzenia parzystości. Pamiętaj, że `liczba % 2 == 0` oznacza, że liczba jest parzysta.
Zastanówmy się, gdzie te koncepcje mają zastosowanie w codziennym życiu i w profesjonalnym kontekście:
Zauważ, jak głębokie uczenie wpływa na wiele aspektów naszego życia, często nieświadomie!
Spróbuj napisać prostą funkcję w Pythonie, która przyjmuje listę liczb i zwraca listę tych liczb, które są większe od średniej arytmetycznej całej listy. Zastosuj pętle i listy.
Chcesz dowiedzieć się więcej? Oto kilka tematów, które warto zbadać:
Pamiętaj, nauka to proces. Ciesz się każdym krokiem!
Stwórz zmienne reprezentujące: wiek (liczba całkowita), imię (tekst), wzrost (liczba zmiennoprzecinkowa) i status (prawda/fałsz). Wyświetl wartości tych zmiennych.
Napisz pętlę `for`, która wyświetli liczby od 1 do 10. Następnie napisz pętlę, która wyświetli kwadraty tych liczb (1, 4, 9, 16...).
Zdefiniuj funkcję o nazwie `oblicz_pole_prostokata`, która przyjmuje jako argumenty długość i szerokość i zwraca obliczone pole. Wywołaj tę funkcję z różnymi wartościami.
Poświęć kilka minut na zastanowienie się: Co jest dla Ciebie najtrudniejsze w tych podstawach? Jak wyobrażasz sobie zastosowanie głębokiego uczenia w przyszłości? Zapisz swoje przemyślenia.
Wyobraź sobie, że pracujesz w sklepie internetowym. Chcesz zbudować prosty system rekomendacji produktów dla klientów. Wykorzystując poznaną wiedzę, pomyśl, jak głębokie uczenie mogłoby pomóc w personalizacji rekomendacji i zwiększeniu sprzedaży. Zacznij od określenia danych wejściowych (np. historia zakupów klienta) i wyjściowych (np. lista rekomendowanych produktów).
Przejrzyj jeszcze raz materiały z dzisiejszej lekcji. Zainstaluj Anaconda i zapoznaj się z interfejsem Jupyter Notebook. Przygotuj się na zapoznanie z bibliotekami do głębokiego uczenia (np. TensorFlow, Keras) w następnej lekcji.
We're automatically tracking your progress. Sign up for free to keep your learning paths forever and unlock advanced features like detailed analytics and personalized recommendations.