477 lines
23 KiB
Plaintext
477 lines
23 KiB
Plaintext
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"collapsed": true
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"# การสร้างระบบผู้เชี่ยวชาญด้านสัตว์\n",
|
|
"\n",
|
|
"ตัวอย่างจาก [หลักสูตร AI สำหรับผู้เริ่มต้น](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners)\n",
|
|
"\n",
|
|
"ในตัวอย่างนี้ เราจะสร้างระบบฐานความรู้ที่ง่ายเพื่อระบุสัตว์โดยอิงจากลักษณะทางกายภาพบางอย่าง ระบบนี้สามารถแสดงได้ด้วยต้นไม้ AND-OR ต่อไปนี้ (นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของต้นไม้ทั้งหมด เราสามารถเพิ่มกฎอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย):\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"## เชลล์ระบบผู้เชี่ยวชาญของเราเองด้วยการสืบค้นแบบย้อนกลับ\n",
|
|
"\n",
|
|
"ลองกำหนดภาษาง่ายๆ สำหรับการแสดงความรู้โดยอิงตามกฎการผลิต เราจะใช้คลาส Python เป็นคำสำคัญในการกำหนดกฎ จะมีคลาสหลักๆ 3 ประเภท:\n",
|
|
"* `Ask` แทนคำถามที่จำเป็นต้องถามผู้ใช้ ซึ่งประกอบด้วยชุดคำตอบที่เป็นไปได้\n",
|
|
"* `If` แทนกฎ และเป็นเพียงน้ำตาลไวยากรณ์เพื่อเก็บเนื้อหาของกฎ\n",
|
|
"* `AND`/`OR` เป็นคลาสที่แทนสาขา AND/OR ของต้นไม้ ซึ่งจะเก็บรายการอาร์กิวเมนต์ภายใน เพื่อทำให้โค้ดง่ายขึ้น ฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดถูกกำหนดในคลาสแม่ `Content`\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 1,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"class Ask():\n",
|
|
" def __init__(self,choices=['y','n']):\n",
|
|
" self.choices = choices\n",
|
|
" def ask(self):\n",
|
|
" if max([len(x) for x in self.choices])>1:\n",
|
|
" for i,x in enumerate(self.choices):\n",
|
|
" print(\"{0}. {1}\".format(i,x),flush=True)\n",
|
|
" x = int(input())\n",
|
|
" return self.choices[x]\n",
|
|
" else:\n",
|
|
" print(\"/\".join(self.choices),flush=True)\n",
|
|
" return input()\n",
|
|
"\n",
|
|
"class Content():\n",
|
|
" def __init__(self,x):\n",
|
|
" self.x=x\n",
|
|
" \n",
|
|
"class If(Content):\n",
|
|
" pass\n",
|
|
"\n",
|
|
"class AND(Content):\n",
|
|
" pass\n",
|
|
"\n",
|
|
"class OR(Content):\n",
|
|
" pass"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"ในระบบของเรา หน่วยความจำชั่วคราวจะเก็บรายการของ **ข้อเท็จจริง** เป็น **คู่คุณลักษณะ-ค่า** ฐานความรู้สามารถนิยามได้ว่าเป็นพจนานุกรมขนาดใหญ่ที่แม็ปการกระทำ (ข้อเท็จจริงใหม่ที่ควรถูกแทรกลงในหน่วยความจำชั่วคราว) กับเงื่อนไข ซึ่งแสดงออกในรูปแบบนิพจน์ AND-OR นอกจากนี้ ข้อเท็จจริงบางอย่างสามารถถูก `Ask` ได้ด้วย\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 2,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"rules = {\n",
|
|
" 'default': Ask(['y','n']),\n",
|
|
" 'color' : Ask(['red-brown','black and white','other']),\n",
|
|
" 'pattern' : Ask(['dark stripes','dark spots']),\n",
|
|
" 'mammal': If(OR(['hair','gives milk'])),\n",
|
|
" 'carnivor': If(OR([AND(['sharp teeth','claws','forward-looking eyes']),'eats meat'])),\n",
|
|
" 'ungulate': If(['mammal',OR(['has hooves','chews cud'])]),\n",
|
|
" 'bird': If(OR(['feathers',AND(['flies','lies eggs'])])),\n",
|
|
" 'animal:monkey' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark spots']),\n",
|
|
" 'animal:tiger' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark stripes']),\n",
|
|
" 'animal:giraffe' : If(['ungulate','long neck','long legs','pattern:dark spots']),\n",
|
|
" 'animal:zebra' : If(['ungulate','pattern:dark stripes']),\n",
|
|
" 'animal:ostrich' : If(['bird','long nech','color:black and white','cannot fly']),\n",
|
|
" 'animal:pinguin' : If(['bird','swims','color:black and white','cannot fly']),\n",
|
|
" 'animal:albatross' : If(['bird','flies well'])\n",
|
|
"}"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"เพื่อทำการสืบสวนย้อนกลับ เราจะกำหนดคลาส `Knowledgebase` ซึ่งจะประกอบด้วย:\n",
|
|
"* `memory` สำหรับการทำงาน - พจนานุกรมที่จับคู่แอตทริบิวต์กับค่า\n",
|
|
"* กฎของ Knowledgebase ในรูปแบบที่กำหนดไว้ข้างต้น\n",
|
|
"\n",
|
|
"สองเมธอดหลักคือ:\n",
|
|
"* `get` เพื่อรับค่าของแอตทริบิวต์ ทำการสืบสวนถ้าจำเป็น สำหรับตัวอย่างเช่น `get('color')` จะรับค่าของช่องสี (จะถามถ้าจำเป็น และเก็บค่าไว้นำไปใช้ในหน่วยความจำทำงานในภายหลัง) หากเราถาม `get('color:blue')` จะถามหาสี แล้วจึงคืนค่า `y`/`n` ขึ้นอยู่กับสีที่ได้\n",
|
|
"* `eval` ทำการสืบสวนจริง ๆ นั่นคือ เดินผ่านต้นไม้ AND/OR ประเมินผลเป้าหมายย่อย ฯลฯ\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 3,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"class KnowledgeBase():\n",
|
|
" def __init__(self,rules):\n",
|
|
" self.rules = rules\n",
|
|
" self.memory = {}\n",
|
|
" \n",
|
|
" def get(self,name):\n",
|
|
" if ':' in name:\n",
|
|
" k,v = name.split(':')\n",
|
|
" vv = self.get(k)\n",
|
|
" return 'y' if v==vv else 'n'\n",
|
|
" if name in self.memory.keys():\n",
|
|
" return self.memory[name]\n",
|
|
" for fld in self.rules.keys():\n",
|
|
" if fld==name or fld.startswith(name+\":\"):\n",
|
|
" # print(\" + proving {}\".format(fld))\n",
|
|
" value = 'y' if fld==name else fld.split(':')[1]\n",
|
|
" res = self.eval(self.rules[fld],field=name)\n",
|
|
" if res!='y' and res!='n' and value=='y':\n",
|
|
" self.memory[name] = res\n",
|
|
" return res\n",
|
|
" if res=='y':\n",
|
|
" self.memory[name] = value\n",
|
|
" return value\n",
|
|
" # field is not found, using default\n",
|
|
" res = self.eval(self.rules['default'],field=name)\n",
|
|
" self.memory[name]=res\n",
|
|
" return res\n",
|
|
" \n",
|
|
" def eval(self,expr,field=None):\n",
|
|
" # print(\" + eval {}\".format(expr))\n",
|
|
" if isinstance(expr,Ask):\n",
|
|
" print(field)\n",
|
|
" return expr.ask()\n",
|
|
" elif isinstance(expr,If):\n",
|
|
" return self.eval(expr.x)\n",
|
|
" elif isinstance(expr,AND) or isinstance(expr,list):\n",
|
|
" expr = expr.x if isinstance(expr,AND) else expr\n",
|
|
" for x in expr:\n",
|
|
" if self.eval(x)=='n':\n",
|
|
" return 'n'\n",
|
|
" return 'y'\n",
|
|
" elif isinstance(expr,OR):\n",
|
|
" for x in expr.x:\n",
|
|
" if self.eval(x)=='y':\n",
|
|
" return 'y'\n",
|
|
" return 'n'\n",
|
|
" elif isinstance(expr,str):\n",
|
|
" return self.get(expr)\n",
|
|
" else:\n",
|
|
" print(\"Unknown expr: {}\".format(expr))"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"ตอนนี้เรามากำหนดฐานความรู้สัตว์ของเราและทำการปรึกษากัน ให้สังเกตว่าการเรียกใช้นี้จะถามคำถามคุณ คุณสามารถตอบโดยพิมพ์ `y`/`n` สำหรับคำถามใช่-ไม่ใช่ หรือโดยระบุหมายเลข (0..N) สำหรับคำถามที่มีคำตอบแบบหลายตัวเลือกที่ยาวกว่าได้\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 4,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"hair\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"sharp teeth\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"claws\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"forward-looking eyes\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"color\n",
|
|
"0. red-brown\n",
|
|
"1. black and white\n",
|
|
"2. other\n",
|
|
"has hooves\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"long neck\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"long legs\n",
|
|
"y/n\n",
|
|
"pattern\n",
|
|
"0. dark stripes\n",
|
|
"1. dark spots\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"'giraffe'"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 4,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"kb = KnowledgeBase(rules)\n",
|
|
"kb.get('animal')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"## การใช้ Experta สำหรับการอนุมานแบบไปข้างหน้า\n",
|
|
"\n",
|
|
"ในตัวอย่างถัดไป เราจะลองนำเสนอการอนุมานแบบไปข้างหน้าด้วยการใช้หนึ่งในไลบรารีสำหรับการแทนความรู้ คือ [Experta](https://github.com/nilp0inter/experta) **Experta** เป็นไลบรารีสำหรับสร้างระบบอนุมานแบบไปข้างหน้าในภาษาไพธอน ซึ่งออกแบบมาให้มีลักษณะคล้ายกับระบบเก่าแบบคลาสสิค [CLIPS](http://www.clipsrules.net/index.html)\n",
|
|
"\n",
|
|
"เราก็สามารถสร้างการเชนแบบไปข้างหน้าเองได้โดยไม่มีปัญหามากนัก แต่การใช้งานแบบธรรมดามักจะไม่ค่อยมีประสิทธิภาพมากนัก สำหรับการจับคู่กฎอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นจะใช้วิธีการพิเศษที่เรียกว่าอัลกอริทึม [Rete](https://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 5,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"Collecting git+https://github.com/nilp0inter/experta\n",
|
|
" Cloning https://github.com/nilp0inter/experta to /tmp/pip-req-build-7qurtwk3\n",
|
|
" Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/nilp0inter/experta /tmp/pip-req-build-7qurtwk3\n",
|
|
" Resolved https://github.com/nilp0inter/experta to commit c6d5834b123861f5ae09e7d07027dc98bec58741\n",
|
|
" Installing build dependencies ... \u001b[?25ldone\n",
|
|
"\u001b[?25h Getting requirements to build wheel ... \u001b[?25ldone\n",
|
|
"\u001b[?25h Preparing metadata (pyproject.toml) ... \u001b[?25ldone\n",
|
|
"\u001b[?25hRequirement already satisfied: frozendict~=2.4.6 in /opt/conda/envs/ai4beg/lib/python3.12/site-packages (from experta==1.9.5.dev1) (2.4.7)\n",
|
|
"Collecting schema~=0.6.7 (from experta==1.9.5.dev1)\n",
|
|
" Downloading schema-0.6.8-py2.py3-none-any.whl.metadata (14 kB)\n",
|
|
"Downloading schema-0.6.8-py2.py3-none-any.whl (14 kB)\n",
|
|
"Building wheels for collected packages: experta\n",
|
|
" Building wheel for experta (pyproject.toml) ... \u001b[?25ldone\n",
|
|
"\u001b[?25h Created wheel for experta: filename=experta-1.9.5.dev1-py3-none-any.whl size=34804 sha256=888c459512a5e713f4b674caa9a0f96cfdf07ec0d6eb56cc318ce0653d218014\n",
|
|
" Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-1eeii9zy/wheels/3d/e8/bb/22d7956359603fa8dd679aa09f5b8efb3f29991c3986fdc787\n",
|
|
"Successfully built experta\n",
|
|
"Installing collected packages: schema, experta\n",
|
|
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2/2\u001b[0m [experta]\n",
|
|
"\u001b[1A\u001b[2KSuccessfully installed experta-1.9.5.dev1 schema-0.6.8\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"import sys\n",
|
|
"!{sys.executable} -m pip install git+https://github.com/nilp0inter/experta"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 13,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"from experta import *\n",
|
|
"#import experta"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"เราจะกำหนดระบบของเราเป็นคลาสที่สืบทอดมาจาก `KnowledgeEngine` กฎแต่ละข้อจะถูกกำหนดโดยฟังก์ชันแยกต่างหากที่มีการกำกับด้วย `@Rule` ซึ่งระบุว่าเมื่อใดกฎนั้นควรถูกใช้งาน ภายในกฎ เราสามารถเพิ่มข้อมูลข้อเท็จจริงใหม่โดยใช้ฟังก์ชัน `declare` และการเพิ่มข้อเท็จจริงเหล่านั้นจะส่งผลให้กฎอื่น ๆ ถูกเรียกใช้โดยเครื่องยนต์อนุมานแบบเดินหน้า\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 14,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"class Animals(KnowledgeEngine):\n",
|
|
" @Rule(OR(\n",
|
|
" AND(Fact('sharp teeth'),Fact('claws'),Fact('forward looking eyes')),\n",
|
|
" Fact('eats meat')))\n",
|
|
" def cornivor(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact('carnivor'))\n",
|
|
" \n",
|
|
" @Rule(OR(Fact('hair'),Fact('gives milk')))\n",
|
|
" def mammal(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact('mammal'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('mammal'),\n",
|
|
" OR(Fact('has hooves'),Fact('chews cud')))\n",
|
|
" def hooves(self):\n",
|
|
" self.declare('ungulate')\n",
|
|
" \n",
|
|
" @Rule(OR(Fact('feathers'),AND(Fact('flies'),Fact('lays eggs'))))\n",
|
|
" def bird(self):\n",
|
|
" self.declare('bird')\n",
|
|
" \n",
|
|
" @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
|
|
" Fact(color='red-brown'),\n",
|
|
" Fact(pattern='dark spots'))\n",
|
|
" def monkey(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='monkey'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
|
|
" Fact(color='red-brown'),\n",
|
|
" Fact(pattern='dark stripes'))\n",
|
|
" def tiger(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='tiger'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('ungulate'),\n",
|
|
" Fact('long neck'),\n",
|
|
" Fact('long legs'),\n",
|
|
" Fact(pattern='dark spots'))\n",
|
|
" def giraffe(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='giraffe'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('ungulate'),\n",
|
|
" Fact(pattern='dark stripes'))\n",
|
|
" def zebra(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='zebra'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('bird'),\n",
|
|
" Fact('long neck'),\n",
|
|
" Fact('cannot fly'),\n",
|
|
" Fact(color='black and white'))\n",
|
|
" def straus(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='ostrich'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('bird'),\n",
|
|
" Fact('swims'),\n",
|
|
" Fact('cannot fly'),\n",
|
|
" Fact(color='black and white'))\n",
|
|
" def pinguin(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='pinguin'))\n",
|
|
"\n",
|
|
" @Rule(Fact('bird'),\n",
|
|
" Fact('flies well'))\n",
|
|
" def albatros(self):\n",
|
|
" self.declare(Fact(animal='albatross'))\n",
|
|
" \n",
|
|
" @Rule(Fact(animal=MATCH.a))\n",
|
|
" def print_result(self,a):\n",
|
|
" print('Animal is {}'.format(a))\n",
|
|
" \n",
|
|
" def factz(self,l):\n",
|
|
" for x in l:\n",
|
|
" self.declare(x)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"เมื่อเรากำหนดฐานความรู้แล้ว เราจะเติมข้อมูลข้อเท็จจริงเริ่มต้นลงในหน่วยความจำการทำงาน จากนั้นเรียกใช้เมธอด `run()` เพื่อทำการอนุมาน คุณจะเห็นผลลัพธ์ว่าข้อเท็จจริงที่อนุมานใหม่ถูกเพิ่มเข้ามาในหน่วยความจำการทำงาน รวมถึงข้อเท็จจริงสุดท้ายเกี่ยวกับสัตว์ (ถ้าเราตั้งค่าข้อเท็จจริงเริ่มต้นทั้งหมดอย่างถูกต้อง)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 15,
|
|
"metadata": {
|
|
"trusted": true
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"Animal is tiger\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"FactList([(0, InitialFact()),\n",
|
|
" (1, Fact(color='red-brown')),\n",
|
|
" (2, Fact(pattern='dark stripes')),\n",
|
|
" (3, Fact('sharp teeth')),\n",
|
|
" (4, Fact('claws')),\n",
|
|
" (5, Fact('forward looking eyes')),\n",
|
|
" (6, Fact('gives milk')),\n",
|
|
" (7, Fact('mammal')),\n",
|
|
" (8, Fact('carnivor')),\n",
|
|
" (9, Fact(animal='tiger'))])"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 15,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"ex1 = Animals()\n",
|
|
"ex1.reset()\n",
|
|
"ex1.factz([\n",
|
|
" Fact(color='red-brown'),\n",
|
|
" Fact(pattern='dark stripes'),\n",
|
|
" Fact('sharp teeth'),\n",
|
|
" Fact('claws'),\n",
|
|
" Fact('forward looking eyes'),\n",
|
|
" Fact('gives milk')])\n",
|
|
"ex1.run()\n",
|
|
"ex1.facts"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:\nเอกสารฉบับนี้ได้ถูกแปลโดยใช้บริการแปลภาษาด้วย AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้เราจะพยายามให้ความถูกต้องสูงสุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นฉบับควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลโดยมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3.7.4 64-bit (conda)",
|
|
"metadata": {
|
|
"interpreter": {
|
|
"hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
|
|
}
|
|
},
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.11.2"
|
|
},
|
|
"coopTranslator": {
|
|
"original_hash": "8ef43db4b9182239fd150a76bd494fdb",
|
|
"translation_date": "2026-01-16T02:15:07+00:00",
|
|
"source_file": "lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb",
|
|
"language_code": "th"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
} |