Kunstmatige Intelligentie (KI) is een van de meest opwindende en snel evoluerende gebieden in de technologie van vandaag. Met KI kunnen machines taken uitvoeren die voorheen menselijke intelligentie vereisten, zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en besluitvorming.
Als je een beginner bent en wilt beginnen met de ontwikkeling van KI, is Linux een uitstekende keuze van besturingssysteem, omdat het krachtig, flexibel en veelgebruikt is in de KI-gemeenschap.
In deze gids begeleiden we je door het proces van het opzetten van een KI-ontwikkelomgeving op je Ubuntu-systeem.
Wat je nodig hebt om te beginnen
Voordat je begint, laten we de essentiële zaken doornemen die je nodig hebt om een KI-ontwikkelomgeving op Linux op te zetten:
- Basiskennis van de Opdrachtregel: Je moet enige bekendheid hebben met de Linux-terminal en basiscommando’s, aangezien je opdrachten hierin moet uitvoeren.
- Python: Python is de meest populaire taal voor KI-ontwikkeling, aangezien de meeste KI-bibliotheken en -frameworks in Python zijn geschreven, dus het is essentieel om het geïnstalleerd te hebben.
Als je deze zaken klaar hebt, laten we dan beginnen met het opzetten van je omgeving.
Stap 1: Update je Systeem
De eerste stap bij het opzetten van een ontwikkelingsomgeving is ervoor te zorgen dat je systeem up-to-date is, wat ervoor zal zorgen dat alle softwarepakketten op je systeem de nieuwste versies zijn en dat je geen compatibiliteitsproblemen ondervindt.
Om je systeem bij te werken, open je terminal en voer je het volgende commando uit:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Zodra dit proces is voltooid, is je systeem klaar voor de installatie van AI-tools.
Stap 2: Python installeren in Ubuntu
Python is de standaardtaal voor AI-ontwikkeling en de meeste AI-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch, zijn gebouwd met Python, dus het is essentieel om het geïnstalleerd te hebben op je systeem.
Om te controleren of Python al is geïnstalleerd, voer je het volgende uit:
python3 --version
Als Python is geïnstalleerd, zou je een versienummer moeten zien, zoals Python 3.x.x. Als het niet is geïnstalleerd, kun je het installeren door het volgende uit te voeren:
sudo apt install python3 python3-pip -y
Zodra Python is geïnstalleerd, kun je de installatie verifiëren door het volgende uit te voeren:
python3 --version
Je zou het Python-versienummer moeten zien weergegeven.
Stap 3: AI-bibliotheken installeren in Ubuntu
Met Python geïnstalleerd, moeten we nu de AI-bibliotheken installeren die je zullen helpen bij het bouwen en trainen van machine learning-modellen. De twee meest populaire AI-bibliotheken zijn TensorFlow en PyTorch, maar er zijn er ook andere.
Als je aan meerdere AI-projecten werkt, is het een goed idee om virtuele omgevingen te gebruiken, omdat het je in staat stelt om de afhankelijkheden voor elk project te isoleren, zodat ze niet met elkaar interfereren.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Installeer TensorFlow in Ubuntu
TensorFlow is een van de meest gebruikte AI-frameworks, vooral voor deep learning, dat tools biedt voor het bouwen en trainen van machine learning-modellen.
Om TensorFlow te installeren, voer je de volgende opdracht uit:
pip3 install tensorflow
2. Installeer PyTorch in Ubuntu
PyTorch is een ander populair AI-framework, vooral bekend om zijn gebruiksgemak en dynamische rekenstructuur, dat veel wordt gebruikt voor onderzoek en prototyping.
Om PyTorch te installeren, voer je uit:
pip3 install torch torchvision
3. Installeer Keras in Ubuntu
Keras is een hoge-niveau API voor neurale netwerken die bovenop TensorFlow draait, wat het gemakkelijker maakt om deep learning-modellen te bouwen en te trainen door een eenvoudige interface te bieden.
Om Keras te installeren, voer je uit:
pip3 install keras
Keras is standaard inbegrepen bij TensorFlow 2.x, dus als je TensorFlow al hebt geïnstalleerd, hoef je Keras niet apart te installeren.
4. Installeer Scikit-learn
Voor machine learning-taken die geen deep learning vereisen, is Scikit-learn een geweldige bibliotheek, die tools biedt voor classificatie, regressie, clustering en meer.
Om het te installeren, voer je uit:
pip3 install scikit-learn
5. Installeer Pandas en NumPy in Ubuntu
Pandas en NumPy zijn essentiële bibliotheken voor gegevensmanipulatie en -analyse, omdat ze worden gebruikt voor het verwerken van datasets en het uitvoeren van wiskundige bewerkingen.
Om ze te installeren, voer je uit:
pip3 install pandas numpy
Stap 4: Installeer Jupyter Notebook (Optioneel)
Jupyter Notebook is een webgebaseerde tool waarmee je Python-code kunt schrijven en uitvoeren in een interactieve omgeving en het wordt veel gebruikt in AI-ontwikkeling om met code te experimenteren, modellen uit te voeren en gegevens te visualiseren.
Om Jupyter Notebook te installeren, voer je uit:
pip3 install notebook
Na de installatie kun je Jupyter Notebook starten door:
jupyter notebook
Dit opent een nieuw tabblad in je webbrowser waar je nieuwe notitieboeken kunt maken, code kunt schrijven en de uitvoer onmiddellijk kunt zien.
Stap 5: Installeer GPU-stuurprogramma’s (Optioneel voor Snellere AI-ontwikkeling)
Als je een compatibele NVIDIA GPU op je systeem hebt, kun je deze gebruiken om de training van AI-modellen te versnellen, vooral diepe leermodellen, die veel rekenkracht vereisen, en het gebruik van een GPU kan de trainingstijd drastisch verminderen.
Om de benodigde GPU-stuurprogramma’s voor NVIDIA-kaarten te installeren, voer je uit:
sudo apt install nvidia-driver-460
Na de installatie moet je je systeem opnieuw opstarten om de wijzigingen toe te passen.
Je moet ook CUDA (Compute Unified Device Architecture) en cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) installeren om TensorFlow en PyTorch in staat te stellen de GPU te gebruiken.
Je kunt de installatie-instructies voor CUDA en cuDNN vinden op de website van NVIDIA.
Stap 6: Test je installatie
Nu je Python, de benodigde AI-bibliotheken en optioneel een virtuele omgeving en GPU-stuurprogramma’s hebt geïnstalleerd, is het tijd om je installatie te testen.
Om TensorFlow te testen, open je een Python-interpreter door het volgende te typen:
python3
Vervolgens importeer je TensorFlow en controleer je de versie:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Je zou het versienummer van TensorFlow op het scherm moeten zien verschijnen. Als er geen fouten zijn, is TensorFlow correct geïnstalleerd.
Test daarna PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Als beide bibliotheken hun versienummers afdrukken zonder fouten, is je setup compleet.
Stap 7: Begin met het bouwen van AI-modellen
Met je omgeving klaar, kun je nu beginnen met het bouwen van AI-modellen. Hier is een eenvoudig voorbeeld van het maken van een basis neuraal netwerk met TensorFlow en Keras.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Define a simple model
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Summary of the model
model.summary()
Deze code definieert een eenvoudig neuraal netwerk met één verborgen laag en een uitvoerlaag voor classificatie. Je kunt dit model trainen met datasets zoals MNIST (handgeschreven cijfers) of CIFAR-10 (afbeeldingen van objecten).
Conclusie
Gefeliciteerd! Je hebt met succes je AI-ontwikkelomgeving opgezet op Ubuntu met Python, TensorFlow, PyTorch, Keras en Jupyter Notebook, je hebt nu alle tools die je nodig hebt om te beginnen met het bouwen en trainen van AI-modellen.
Terwijl je je reis in AI voortzet, kun je meer geavanceerde onderwerpen verkennen, zoals deep learning, reinforcement learning en natuurlijke taalverwerking. Er zijn veel online bronnen, tutorials en cursussen beschikbaar om je te helpen leren en je vaardigheden te verbeteren.
Vergeet niet, AI-ontwikkeling is een spannend veld met eindeloze mogelijkheden. Of je nu zelfrijdende auto’s wilt bouwen, intelligente chatbots wilt creëren of big data wilt analyseren, de vaardigheden die je ontwikkelt in AI zullen waardevol zijn in vele gebieden van technologie.
Veel plezier met coderen en geniet van je AI-reis!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/