Python для детей: как создать свою нейросеть

Приблизительное время чтения: 13 минут

Не нужно быть гением математики или иметь ученую степень, чтобы попробовать себя в мире искусственного интеллекта. При помощи языка Python для детей тоже доступна такая возможность.

Ниже вы найдете урок по нейросетям в Python для детей онлайн бесплатного формата, а также интересные факты о питон программировании для детей.

Язык Python для детей: что мы знаем о нейросетях?

Нейросети сегодня на слуху у каждого. Их популярность стремительно растет, и не зря: прошлый год был отмечен взрывным ростом интереса к технологиям искусственного интеллекта, а слово «нейросеть» стало символом этого тренда. Развитие массовых сервисов для генерации контента – изображений, видео, текста, музыки и даже презентаций – сделало нейросети доступными широкой аудитории, что и обусловило такой всплеск интереса.

В этом году ситуация не меняется: количество сервисов растет и вместе с ним растет спрос на людей, которые могут профессионально работать с ними и создавать подходящие промпты. Промпт — это запрос, который мы пишем в каком-нибудь чате GPT или Telegram-боте. Есть даже специальные курсы на промпт-инженеров. На них учат работать с алгоритмами нейросетей и запросами для точного попадания в запрос контента.

«Это не кошка»: как обучается нейросеть? Продолжаем курс программирование на Python для детей бесплатно

Применение нейросетей выходит далеко за рамки генерации контента. Они уже активно используются в различных сферах: от телефонных центров обслуживания и медицинской диагностики до интеллектуальных дорожных систем и организации онлайн-конференций. Список их применений огромен и постоянно расширяется. Но как же устроены эти «умные» системы?

Можно представить, что нейросеть похожа на мозг, потому что она состоит из множества соединенных между собой частиц, которые очень похожи на нейроны. Искусственный нейрон, компонент нейросети, работает аналогично нейрону в мозге. Он принимает информацию, обрабатывает ее, преобразует и передает дальше. Нейронная сеть состоит из групп таких нейронов, образующих слои, которые взаимодействуют друг с другом.

Хотя передача информации между искусственными нейронами отличается от процессов в человеческом мозге, который до конца не изучен, существуют специальные алгоритмы, регулирующие взаимодействие внутри нейросети.

Простой пример: распознавание кошек и собак. Нейросеть «обучается» на базе фотографий, анализируя их особенности. Позже, если ей показать фотографию спаниеля, она будет в состоянии определить, что это не кошка. Конечно, могут быть ошибки, которые используются для дальнейшего обучения. Чем больше данных и слоёв в нейросети, тем меньше вероятность ошибки и выше скорость обработки информации.

Это простое объяснение принципа работы и обучения нейросети. В 50-х годах ученые уже предполагали такой механизм, но ограниченные вычислительные мощности компьютеров препятствовали развитию ИИ. Сегодня же мощные машины способны проводить сложные расчеты и обрабатывать огромные объемы информации, сопоставимые с «операциями» нашего мозга. Это привело к быстрому внедрению технологий ИИ в различные сферы жизни.

Как написать нейросеть на Python: уроки программирования для детей

Создать нейросеть – не так сложно, как кажется. При помощи языка питон для детей, который известен своей простотой и интуитивно понятным синтаксисом, близким к английскому языку, школьник начальных и средних классов уже может написать простой код для нейросети на Python.
Несмотря на простоту, этот язык используется и для создания сложных нейросетей, таких как ChatGPT и ruGPT.

Конечно, детские курсы по Python не предусматривают разработку сложных нейросетевых модулей, но они дают важное понимание принципов программирования ИИ. Так, Python имеет множество библиотек для работы с нейросетевыми структурами, например, NumPy, где уже заложены готовые команды для сложных вычислений.

Простота Python делает его идеальным инструментом для изучения основ ИИ и открывает ребенку возможности для творчества в сфере искусственного интеллекта.
Ниже как раз разберем подробный гайд по питону для детей онлайн бесплатного формата.

Инструкция по созданию простой нейросети на Python для детей бесплатно

Как мы уже говорили выше, нейросеть — это «умная» программа, которая может обрабатывать информацию подобно человеческому мозгу. Она не только отличает кошек от собак, но и способна распознавать другие изображения, слова, звуки и использовать эти знания для решения разных задач.

Попробуем описать в нашем гайде по питону для детей бесплатного формата, как нейросеть может обучаться распознавать изображения животных. 

Она с помощью специального алгоритма обрабатывает фотографии и получает их на вход. А на выходе она получает какое-то число и на основании этого числа она делает вывод, например, кошка это или собака. Если же она ошибается, то она исправляет свои ошибки и после чего ее прогнозы становятся лучше.

Таким образом нейросеть обучается, становится все лучше и лучше с каждой новой итерацией. Здесь вы видите пример того, как работает нейросеть с картинкой. Она получает информацию о цветах картинки и решает, какого же цвета у нас звезда.

В данном случае она говорит, что звезда синяя. Аналогичным образом нейросеть может работать и с числами. И мы с вами как раз напишем такую нейросеть.

Изучи самый востребованный язык Python с 10% скидкой

Программирование на Python для детей: учим нейросеть считать

Например, мы хотим научить нейросеть возводить числа в квадрат. Например, если мы даем нейросети число 5, она должна выдать результат 25 (5 * 5).

Но как нейросеть это делает? Она получает число на вход, умножает его на определенные «веса» (v1, v2, v3 и т.д.), суммирует результаты, применяет некоторые функции и выдает результат.

Если нейросеть ошиблась (например, выдала не 25, а 23), она «корректирует» свои веса, чтобы в следующий раз приблизиться к правильному результату. 

Чтобы обучить нейросеть, нам нужно повторить определенный процесс несколько раз. Давайте попробуем создать простую нейросеть, используя платформу OpenAI Colab. Она предоставляет удобные условия для работы: все необходимые библиотеки уже установлены, и нам нужно только импортировать их. Кроме того, в Colab можно запускать код построчно, что позволяет контролировать процесс обучения и обмениваться данными между отдельными частями кода.

Для начала мы создадим набор данных, который будет подаваться на вход нейросети. В этом случае мы возьмем 100 чисел в диапазоне от -5 до 5.

Чтобы обучить нейросеть, нам нужно дать ей «цель», т.е. показать, какого результата мы хотим добиться. В нашем случае мы будем обучать нейросеть возводить числа в квадрат.

Теперь создадим саму нейросеть на Python для детей. Она будет состоять из двух слоев: первый слой с 10 нейронами будет принимать на вход одно число, а второй слой с одним нейроном будет обрабатывать 10 чисел от первого слоя и выдавать результат в виде одного числа.

Далее мы задаем параметры обучения. В нашем случае нейросеть будет обучаться на среднеквадратичной ошибке (МСЕ) с использованием оптимизатора Adam.

Наконец, мы запускаем обучение, передавая нейросети на вход обучающие данные (x и y) и устанавливая количество эпох (100 в нашем случае). Обучение проходит довольно быстро.

Давайте посмотрим, как сработала обученная нейросеть. На графике мы видим, что синий цвет обозначает идеальный результат, а оранжевый – результат, выданный нейросетью. Как видим, результат не идеальный.

Чтобы улучшить точность модели, мы увеличим количество точек обучения с 100 до 1000. Перезапускаем обучение, и теперь видим, что графики нейросети и идеального результата становятся более сходными.

Проверим, как нейросеть будет справляться с новыми числами, которые мы ей не показывали во время обучения. Сравнив результаты с реальным возведением в квадрат, мы сможем оценить качество обучения.

Чтобы сделать прогноз, мы приводим новые числа к нужному формату и используем функцию предикта.

Давайте посмотрим на результат. Квадрат числа -2 равен 4, а нейросеть выдает нам 5.21. Как видим, точность модели еще не идеальна, но уже намного лучше, чем в первом случае.

Квадрат минус 1 это 1, нейросеть выдает 0,6. В общем, точность невысока. Как же мы можем ее еще улучшить? А давайте попробуем сделать не один слой в нейросети, а два. Теперь наша нейросеть выглядит примерно так.

Давайте посмотрим, улучшит ли это нашу ситуацию. Обучение стало еще более долгим, но график, который мы видим, вселяет надежды, он стал еще лучше. 

Посмотрим числа, и да, они более точны. Мы видим разницу всего примерно 1 десятую, и этот нас результат вполне устраивает.

Вот такая простая нейросеть у нас получилась, для начала изучения Python для детей, языка программирования для детей, вполне неплохо.

Курс питона с нуля для детей

В школе «Пиксель» курс программирования на Python для детей доступен с 10 и до 14 лет.

Ссылка: https://pixel.study/python

Это можно считать классическим обучением Python для детей. Занятия проводят в формате онлайн-уроков на специальной платформе. Каждый урок длится 90 минут и проходит 1 раз в неделю. Этого вполне достаточно, чтобы ребенок не перенасытился новым материалом и смог уделить достаточно внимания их изучению. К тому же, такое расписание вполне позволяет школьнику заниматься другими делами.

Ученики по программе пайтона для подростков и детей занимаются в группах до 12 человек. При необходимости можно брать индивидуальные занятия. В этом случае расписание уроков полностью подстраивается под ребенка.

Подойдет такой курс Python для начинающих детей, так как учебная программа построена на трех модулях, начиная с самого простого.

Первый модуль — это азы Python для детей. За 12 уроков ребята узнают, как обрабатывать входные данные, как работать с циклами и применять условные операторы в коде, где использовать функции и как делать генерацию случайных чисел. Изучают они это не просто в формате лекций, но на практике, создавая конкретные проекты, например: викторину с подсчетом очков, квест для игры, калькулятор с нуля.

Второй модуль из 12 уроков посвящен полностью процессу создания чат-ботов. Дети научатся с нуля писать скрипты для любых ботов в Telegram. Для этого они изучат рефакторинг, научатся создавать файл с ответами для бота и подключать библиотеки. Один из примеров проектов, которые создают дети — это чат-бот для поиска информации в Википедии.

Третий модуль завершает курс. В него входят теоретические и практические занятия по созданию 2D игр на языке пайтон программирования для детей. Пример одного из занятия: для игры «Зомби-апокалипсис» ученики  добавят в игру армию зомби, запрограммировав их движение к пушке, расположенной в нижней части экрана. Каждый школьник курса Python для подростков самостоятельно определит скорость движения своей зомби-армии. Так что проекты получатся индивидуальными.

Чтобы познакомиться с программой и понять, подходит ли такой формат ребенку, посетите вводный урок по питону для детей бесплатно. Далее можно приобрести сразу 12 занятий абонементом и получить скидку в 10%. Также в школе действуют социальные программы для многодетных семей.

Как видим, создание нейросети на Python — процесс не такой трудный, как может показаться на первый взгляд. Конечно, это не блочное программирование. Самостоятельно сделать нейросеть на Python дошкольник вряд ли сможет. Но зато ребенок 10 лет вполне может справиться с задачей, имея базовые знания математики. Воспользуйтесь нашим гайдом, чтобы попробовать самостоятельно создать простой вариант нейросети на питоне для детей.

Возможно, это станет первым шагом к более глубокому изучению пайтона для детей. А навык работы с этим языком программирования пригодится во многих сферах.

Читайте также: Как создать Discord-бота на Python: уроки программирования для подростков

95