Tässä artikkelissa käymme läpi vaihe vaiheelta, miten saat Windows-tietokoneellesi Python 3:n asennettua ja ympäristön valmiiksi tekoälysovelluskehitystä varten. Lisäksi esittelemme Visual Studio Code -editorin ja sen tekoälyavustajan konfiguroinnin.

Järjestelmävaatimukset ja valmistelut

Windows 10 tai uudempi (64-bittinen)

Vähintään 8 GB RAM (suositus 16 GB tai enemmän)

SSD-asema, vähintään 10 GB vapaata levytilaa

Internet-yhteys ladattavien pakettien varalta

Ennen asennusta aja Windows Update ja käynnistä kone uudelleen, jos päivityksiä oli asennettavana.

Python 3:n lataus ja asennus

Avaa selain ja siirry osoitteeseen

https://www.python.org/downloads/windows

Valitse “Download Python 3.x.x” ja lataa Windows-installer (.exe)

Suorita ladattu tiedosto

Varmista, että “Add Python to PATH” on valittuna

Asennusikkunan alareunassa on valintaruutu “Add Python to PATH”. Merkitse tämä ehdottomasti rastilla!

Tämä asetus lisää Pythonin automaattisesti järjestelmän PATH-ympäristömuuttujaan, jolloin voit käyttää python– ja pip-komentoja mistä tahansa terminaalista ilman, että sinun tarvitsee navigoida Pythonin asennuskansioon.

Voit valita “Customize installation” tai käyttää oletusasetuksia

Kun asennus on valmis, avaa PowerShell ja tarkista komennolla

python –version

jos näkyviin tulee asennettu Python-versio, kaikki on kunnossa.

Virtuaaliympäristöt ja riippuvuuksien hallinta

Puhtaat projektikohtaiset ympäristöt estävät kolmansien osapuolien kirjastoriippuvuuksien törmäykset.

Luo projektikansio:

mkdir C:\Projekti\AI
cd C:\Projekti\AI

Luo virtuaaliympäristö:

python -m venv venv

Aktivoi ympäristö PowerShellissa:

.\venv\Scripts\Activate.ps1

Päivitä pip ja asenna peruskirjastot:

pip install –upgrade pip
pip install numpy pandas scikit-learn torch tensorflow

Visual Studio Code – asennus ja peruskonfigurointi

Lataa VS Code: https://code.visualstudio.com/

Asenna ja avaa editori

Avaa Extensions (Ctrl+Shift+X) ja asenna

Python (ms-python.python)

Valitse oikea Python-tulkki (Interpreter) vasemmasta alakulmasta ja osoita venv-kansioon

Hyödynnä linttaus- ja debug-työkaluja parhaan kehityskokemuksen takaamiseksi

AI-avustajan integrointi VS Codeen

Tekoälyavustajat nostavat koodausvauhdin uudelle tasolle, ehdottavat koodia reaaliajassa ja nopeuttavat kehitystyötä merkittävästi. Suosittuja vaihtoehtoja ovat GitHub Copilot ja Tabnine.

Avaa Extensions ja etsi “GitHub Copilot” tai “Tabnine”

Asenna ja kirjaudu palveluun omilla tunnuksillasi

Hyväksy pyydetyt käyttöoikeudet

Aloita koodaus – avustaja ehdottaa funktioita, dokumentaatiota ja mallien koulutuskoodia reaaliajassa

Esimerkkiprojektin pystytys

Seuraava lyhyt esimerkki käynnistää MNIST-havaintoaineiston luvun ja koulutuksen PyTorchilla.

Luo tiedosto train.py projektikansioon ja lisää:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

class SimpleNN(nn.Module):
def init(self):
super(SimpleNN, self).init()
self.fc = nn.Linear(28*28, 10)

def forward(self, x):
    return self.fc(x.view(-1, 28*28))

def main():
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset = datasets.MNIST('.', train=True, download=True, transform=transform)
loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

model = SimpleNN()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(1, 6):
    for images, labels in loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}')

if name == 'main':
main()

Aja komennolla:

python train.py

Laajennukset ja jatkokehitys

Syväoppimisverkkojen rakentaminen TensorFlow’n Keras-API:lla

Datan esikäsittely pandasilla ja scikit-learnillä

Mallien säätö (hyperparameter tuning) ja optimointi

Paketoiminen Dockerilla ja CI/CD-putket GitHub Actionsilla

Yhteenveto

Tässä artikkelissa opit

asentamaan Python 3:n Windowsiin ja lisäämään sen PATHiin

luomaan virtuaaliympäristön ja hallitsemaan riippuvuuksia

epäilemän Visual Studio Codea ja Python-laajennusta

integroimaan AI-avustajan VS Codeen

pystyttämään yksinkertaisen PyTorch-projektin

Nyt voit aloittaa omien tekoälyprojektiesi kehittämisen Windows-ympäristössä!

Voit myös jatkaa yhdessä mun kanssa, seuraavassa artikkelissa

Monipuolinen AI-agentti python koodilla