Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 15
Rubrique: Ingénieur IA
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie révolutionnaire qui transforme de nombreux secteurs. Python est devenu le langage de programmation le plus populaire pour développer des applications d'IA, et ce, pour plusieurs raisons spécifiques.
Python présente plusieurs avantages qui le rendent idéal pour le développement d'applications d'intelligence artificielle :
```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.modelselection import traintestsplit from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense
data = pd.readcsv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target']
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)
model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', inputdim=Xtrain.shape[1])) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binarycrossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=10, batchsize=32, validationdata=(Xtest, ytest)) ```
Avant de commencer à programmer en Python pour l'IA, il est crucial de configurer correctement votre environnement. Voici les étapes de base :
shell
python m ensurepip defaultpip
shell
python m venv monenv
source monenv/bin/activate Sur Windows: monenv\Scripts\activate
shell
pip install numpy pandas scikitlearn tensorflow keras torch
Une fois votre environnement prêt, vous pouvez commencer à explorer les nombreuses bibliothèques Python disponibles pour l'IA, qui vous permettront de réaliser diverses tâches de traitement de données, de modélisation et d'apprentissage automatique.
Simplicité, Communauté Active, Bibliothèques Riches, Flexibilité, Isolation Environnementale