Google Colab: Váš bezplatný laboratorní prostor pro experimenty s umělou inteligencí

Chcete si vyzkoušet umělou inteligenci, ale nemáte výkonný počítač nebo programátorské zkušenosti? Právě pro vás je tu Google Colab – online nástroj, který vám umožní psát Python kód, trénovat neuronové sítě a analyzovat data přímo ve vašem prohlížeči. V tomto článku se dozvíte, jak začít, co budete potřebovat a jak si vytvořit první AI model – i když jste úplný začátečník.

1. Vytvoření účtu a rychlý přehled prostředí Colab

Google Colab je součástí Google ekosystému, takže vám stačí pouze Google účet. Po přihlášení přejděte na https://colab.research.google.com a klikněte na „New notebook“.

Notebooky v Colabu fungují podobně jako textové dokumenty, ale obsahují Python kód. Výhody prostředí:

• běh kódu přímo v prohlížeči,
• automatické ukládání na Google Disk,
• možnost použít bezplatnou GPU nebo TPU pro trénování modelů.

Každý projekt se skládá z „buněk“ – můžete psát kód, poznámky, spouštět výsledky a sdílet projekt podobně jako Google Dokumenty.

2. Základní Python knihovny: NumPy, Pandas, TensorFlow

Colab má již předinstalované nejpoužívanější knihovny:

• NumPy – matematické výpočty a práce s poli
• Pandas – práce s tabulkovými daty
• Matplotlib – grafy a vizualizace
• TensorFlow a Keras – trénování neuronových sítí

Pokud potřebujete další knihovnu, stačí do buňky napsat:

!pip install openai

Kód se spustí jako v běžném terminálu. Můžete tak jednoduše doplňovat prostředí podle potřeb.

3. Import dat z Google Disku, GitHubu nebo počítače

Data můžete do Colabu nahrát několika způsoby. Nejčastější je propojení s Google Diskem:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Další možnosti:

• import CSV nebo Excel souborů,
• připojení k veřejným repozitářům na GitHubu,
• ruční nahrání souborů z vašeho počítače.

Colab vám tak poskytuje flexibilitu pracovat s různými typy dat bez nutnosti složité konfigurace.

4. Jednoduchý příklad tréninku neuronové sítě

Zde je ukázka jednoduchého modelu pro rozpoznávání ručně psaných číslic (dataset MNIST):

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

y_train_cat = to_categorical(y_train)
y_test_cat = to_categorical(y_test)

model = Sequential([
  Flatten(input_shape=(28, 28)),
  Dense(128, activation='relu'),
  Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train_cat, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test_cat))

Model se naučí rozpoznávat čísla od 0 do 9. Výsledky se zobrazí pod kódem a můžete je dále analyzovat nebo vizualizovat.

5. Často kladené otázky: limity zdarma, optimalizace a sdílení

Limity bezplatné verze:

• dočasné GPU připojení – max. několik hodin
• omezená paměť (kolem 12 GB RAM)
• při velkém zatížení můžete čekat na připojení

Tipy pro efektivní práci:

• průběžně ukládejte modely na Disk,
• čistěte paměť pomocí `del` a `gc.collect()`
• používejte zkratky a komentáře pro přehlednost
• sdílejte notebooky přes Google Disk jako dokumenty

Závěr

Google Colab je ideální nástroj pro první experimenty s umělou inteligencí. Je zdarma, snadno přístupný a nabízí dostatek výkonu i pro pokročilejší úlohy. Pokud chcete zjistit, co všechno AI dokáže, ale nechcete zatím investovat do drahého softwaru či školení, začněte právě tady.

Chcete se naučit Google Colab využívat naplno? Přihlaste se do kurzu AI – Praktický úvod do umelej inteligencie bez predchádzajúcich znalostí, kde vás provedeme krok za krokem – od prvního notebooku až po trénink vlastních AI modelů bez jediného řádku programování.

Viac informacií preberáme na kurze:

Kurz AI - Praktický úvod do umelej inteligencie (AI) bez predchádzajúcich znalostí

Marián Knězek