Читать книгу Python и нейросети:Революционный подход к изучению программирования онлайн

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}

print(my_dict["name"]) # Вывод: Alice


Множества – это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Множества полезны для удаления дубликатов из последовательности и для выполнения математических операций, таких как пересечение, объединение и разность. Пример множества:

my_set = {1, 2, 3, 2}

print(my_set) # Вывод: {1, 2, 3}


Управляющие конструкции: условные операторы, циклы


Условные операторы (if,elif,else) позволяют выполнять различные разделы кода в зависимости от того, истинно ли условие. Например:

age = 20

if age >= 18:

print("Вы совершеннолетний")

else:

print("Вы не совершеннолетний")


Циклы (for,while) используются для повторения блока кода несколько раз. for обычно используется для перебора элементов в коллекции, а

while – для повторения блока кода до тех пор, пока условие истинно. Примеры использования циклов:

# Цикл for

for i in range(5):

print(i) # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4


# Цикл while

count = 0

while count < 5:

print(count)

count += 1 # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4


Эти основы Python являются краеугольным камнем для дальнейшего изучения программирования и работы с более сложными задачами, включая машинное обучение и нейросети, которые мы рассмотрим в следующих главах.


Глава 2: Введение в нейросети


Что такое искусственный интеллект и нейросети


Искусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, который занимается созданием машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как восприятие, рассуждение, обучение и решение проблем. В основе ИИ лежат алгоритмы, способные обрабатывать, анализировать и извлекать знания или умения из данных. Нейросети – это класс алгоритмов ИИ, вдохновленных строением и функционированием человеческого мозга, состоящих из слоев нейронов, соединенных синапсами.


Типы нейросетей: свёрточные, рекуррентные, MLP


– Свёрточные нейросети (CNN): Эти сети имитируют процесс зрительного восприятия у животных и используются в основном для задач обработки изображений и видео. CNN хорошо справляются с распознаванием образов, классификацией изображений и даже с анализом видео в реальном времени.