《人工智能实验指导书》课件-实验1　基础平台搭建

一、实验目的1.掌握Matlab的安装、配置方法。2.掌握Anaconda的安装、配置方法。3.掌握PyCharm的安装、配置方法。二、实验背景本书选用Matlab和Python作为人工智能课程的开发语言。在本实验中，展示了Matlab、Anaconda以及PyCharm的安装和配置过程，同时展示了Anaconda的环境创建过程、深度学习框架Pytorch的安装过程以及PyCharm的Python解释器的配置过程，为后续实验提供了平台基础。三、实验原理1. Matlab简介Matlab(MatrixLaboratory，矩阵实验室)是由美国MathWorks公司出品的商业数学软件。Matlab提供了一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式环境。除矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，Matlab还可用来创建用户界面，以及调用其他语言编写的程序。Matlab主要用于数值运算，但通过利用众多的附加工具箱，它也适用于不同的领域。另外，还有配套软件包Simulink提供可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等。在R2017b后的Matlab版本发布了深度学习工具，使其能够可视化地、快速地创建AI模型，并透过各种转码器将其部署于嵌入式硬件之中。2. Anaconda简介Anaconda是一个开源的Python和R语言的发行版本，可用于计算科学，并可以简化软件包管理系统和部署。Anaconda拥有超过1400个软件包，其中包含Conda和虚拟环境管理，它们都被包含在AnacondaNavigator中，因此用户无需了解如何独立安装每个库。用户可以使用已经包含在Anaconda中的命令condainstall或者pipinstall从Anaconda仓库中安装开源软件包。pip提供了Conda的大部分功能，并且大多数情况下这两者可以同时使用。Anaconda2默认包含Python2.7，Anaconda3默认包含Python3.7，但是用户可以创建虚拟环境来使用任意版本的Python包，也就是说安装了Anaconda可不再安装Python。AnacondaNavigator是包含在Anaconda中的图形用户界面，用户可以通过AnacondaNavigator启动应用，在不使用命令行的情况下管理软件包、创建虚拟环境和管理路径。Conda是一个开源、跨平台的、与语言无关的软件包管理系统和系统管理系统，通过Conda可安装和升级软件包依赖。3. PyCharm简介PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE还提供了一些高级功能，用于支持Django框架下的专业Web开发。PyCharm是由JetBrains打造的一款PythonIDE，是用于Python脚本语言的最流行的IDE。PyCharm同时支持GoogleAppEngine、IronPython。这些功能在先进代码分析程序的支持下，使PyCharm成为Python开发人员的有益助手。五、实验总结1.阐述实验过程本实验主要掌握人工智能课程的基础实验平台的搭建方法，主要包括Matlab、Anaconda和PyCharm三款软件的安装激活以及相关的配置过程。2.理解实验原理Matlab语言依托Matlab平台，且已拥有大量封装好的框架，可以在实验中根据需求安装。Python语言开发主要依托Anaconda与PyCharm实现，Anaconda是一个Python环境管理器，我们可以使用它创建不同Python版本以及不同依赖包的环境。而PyCharm是一种PythonIDE，其与Anaconda配合使用，可以在不同环境中开发并调试代码，无需安装多个不同Python解释器。3.分析实验问题本实验不存在理论难度，但根据电脑系统以及其他实际安装情况不同，安装过程中可能会出现一些其他问题。请同学们将这些问题进行总结，分析问题出现的原因，并给出相关的解决方法。