Рекомендуется следующий способ создания Python-окружения для выполнения лабораторных работ:
$ conda create -n aim python=3.11
$ conda activate aim
$ conda install jupyter matplotlib numpy owlready2 gymnasium pygame scikit-fuzzy scikit-learn
$ conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
$ pip install natasha
Внимание! Код выше предполагает, что PyTorch не будет доступен графический ускоритель (cpuonly), этот вариант будет работать
на любом компьютере и подойдет для ознакомления с основными возможностями библиотеки, однако обучение нейронных сетей в рамках
лабораторных работ 4 и 5 будет очень медленным. Если на вашем компьютере есть графический ускоритель, поддерживающий CUDA,
то вместо cpuonly следует указать совместимую версию CUDA (см. инструкцию по установке PyTorch).
Для выполнения лабораторной работы № 2 по онтологиям необходимо установить редактор онтологий Protege (https://protege.stanford.edu/). На сайте предлагается web-версия редактора, однако она очень урезана и не позволяет выполнить все задания лабораторной.
Для запуска кода необходимо также установить библиотеку Owlready2 для Python.
Для выполнения лабораторной работы № 3 понадобятся:
Какой-нибудь редактор байесовских сетей. Рекомендую GeNIe от BayesFusion - он очень функциональный и доступна бесплатная академическая версия.
Следующие библиотеки для Python:
- Gymnasium
- PyGame
- scikit-fuzzy
Для выполнения лабораторной работы № 4 понадобятся:
- PyTorch
- Torchvision
Для выполнения лабораторной работы № 5 понадобятся:
- PyTorch
- scikit-learn
- natasha (https://github.com/natasha/natasha)