Librerías de Python para IA
As librarías de Intelixencia Artificial non son máis que ferramentas, como un lapis ou unha calculadora: non pensan por si mesmas, só fan o que ti lles indiques. A verdadeira intelixencia está en quen as usa. Se as probas, as experimentas e as comprendes, terás todo o poder para crear e controlar os teus proxectos!
A orde na que aprenderás as librarías, segue unha estrutura progresiva que facilitará a túa aprendizaxe , empezando polas máis básicas antes de avanzar cara a técnicas máis complexas de Intelixencia Artificial.
NumPy ⇒ A base matemática primeiro
Necesitamos aprender a traballar con números e matrices. NumPy é a ferramenta principal que usan moitas outras librarías para cálculos matemáticos. Se entendemos NumPy, entenderemos mellor como se procesan os datos na IA!
Pandas ⇒ Organización dos datos
Unha vez que sabemos traballar con números, debemos aprender a organizar datos como listas e táboas. pandas axúdanos a xestionar grandes cantidades de información e preparalos para analizalos correctamente.
Matplotlib e Seaborn ⇒ Debuxar datos
Antes de aplicar a IA, debemos entender os datos! Matplotlib permítenos facer gráficos básicos, e Seaborn fai que sexan máis atractivos e fáciles de interpretar.
OpenCV ⇒ IA para imaxes e vídeos
Agora que sabemos organizar e visualizar datos, podemos aprender a usar imaxes. OpenCV permítenos facer que o ordenador "mire" fotografías e vídeos para recoñecer formas e obxectos.
Scikit-learn ⇒ Comezamos co Machine Learning
Aquí empezamos a ensinar aos computadores a tomar decisións! Con Scikit-learn, podemos crear modelos de IA que aprendan de exemplos, como identificar se unha foto é dun can ou dun gato.
Keras e TensorFlow ⇒ Redes neuronais
Agora imos máis lonxe! Keras e TensorFlow axúdannos a crear redes neuronais, que son modelos de IA que "pensan" e toman decisións como un cerebro.
PyTorch ⇒ Unha opción avanzada
Cando xa domines todo o anterior, podes probar PyTorch, unha ferramenta moi potente e flexible para facer IA. É moi usada en investigación e proxectos avanzados.
Estas librarías ofrécenche unha base sólida para iniciarte na Intelixencia Artificial, desde manipulación de datos ata aprendizaxe automática e redes neuronais.