أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في الوحدة الثانية الموت.
سنجهزنا الآن لبدء تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاص بنا.
وكالعادة ، فإن أول شيء يتعين علينا القيام به هو تعيين المجلد الصحيح كدليل عمل.
لنفعل هذا الآن حتى ننتقل إلى ما هو أكثر إثارة للاهتمام.
كالمعتاد ، أبدأ على سطح المكتب الخاص بي ، ثم أذهب إلى ذكاء الاصطناعي الخاص بي وهو ذلك المجلد ، ثم
الوحدة الثانية الآن هلاك.
وها نحن ذا ، هذا هو المجلد الذي يتعين علينا تعيينه كدليل عمل.
لذلك دعونا نفعل هذا.
الآن نضغط على هذين الزرين هنا ، ثم نعيد تشغيل kernel ثم نعم ، وها نحن ذا.
لدينا الآن المجلد الصحيح كدليل عمل.
الآن كما ترى ، لدينا أربعة ملفات.
حسنًا ، مجلد 3001 بالفعل في مجلد دليل العمل هذا.
لنبدأ بالأول.
الأول هو ADP.
هذا بالطبع هو الملف الذي سيحتوي على ذكاءنا الاصطناعي.
وهذا ليس سوى هذا الملف هنا.
هذا هو ملف ADP الذي سنقوم فيه بتنفيذ كل ما يتعلق ببناء API وخاصة بناء AI باستخدام
نموذج التعلم التلافيفي العميق.
هذا هو المكان الذي سنخوض فيه المغامرة الكبيرة.
ثم لدينا بعض الملفات الأخرى.
إذن لدينا الملف الثاني هنا ، وهو تجربة إعادة تشغيل هذا pi.
ولذا هذه المرة أضع تجربة الاستبدال بشكل منفصل فقط لأننا طبقناها بالفعل.
والآن نريد التركيز على ما هو جديد.
وثق بي ، لدينا الكثير من الأشياء الجديدة التي يجب القيام بها مع هذا الذكاء الاصطناعي الجديد لأننا لا نريد فقط
بناء ذكاء اصطناعي ، ولكننا نريد بناء ذكاء اصطناعي للتغلب على Doom.
لذا يمكنك أن تتخيل أن هذا سيتطلب بعض التعليمات البرمجية المتقدمة جدًا.
لذلك لا تقلق.
لدينا رمز كبير ينتظرنا وسوف تتعلم الكثير من الحيل الجديدة.
هذا هو السبب في أن خدعة إعادة العرض هذه التي تعرفها بالفعل والتي أذكرها تعمل على تحسين الكثير من التدريب.
حسنًا ، دعنا نضعها بشكل منفصل في هذه التجربة.
نقوم بتشغيل ملف PI هذا حتى نتمكن الآن من التركيز على جميع المفاهيم والتقنيات والحيل الجديدة
التي تنتظرنا.
حسنا.
ثم لدينا الصورة التي تعالج ملف pi مسبقًا.
إذن هذا ملف Python آخر سيهتم بمعالجة صورنا مسبقًا لأنه ، كما تعلمون ، هذه المرة
سيكون للذكاء الاصطناعي أعين وهذا لأن حالات الإدخال لم تعد مشفرة بواسطة متجه ، ولكن هذه المرة
حالات الإدخال هي الصور.
إذن الطبقة الأولى من الشبكة العصبية الكبيرة التي سنصنعها ستكون العيون ، وستكون تلك الطبقات
التلافيفية للشبكة العصبية التلافيفية.
ولكن للتأكد من إمكانية قبول هذه الصور كمدخلات للشبكة العصبية التلافيفية ، حسنًا ، نحتاج
إلى معالجتها مسبقًا.
ولذا فإن هذا الملف سيهتم بمعالجة هذه الصور مسبقًا حتى يتمكنوا من الدخول إلى الشبكة العصبية.
ولذا قمت بفصل هذا الملف لأن هذا لا يرتبط مباشرة بالذكاء الاصطناعي.
ومرة أخرى ، نريد الحفاظ على الحد الأقصى من عقولنا وذاكرتنا وتركيزنا على كل ما يتعلق بالذكاء
الاصطناعي.
لذلك نحن نضع هذا بشكل منفصل حتى نتمكن من معالجة الصور مسبقًا في مصباح يدوي وتوفير بعض
الطاقة للباقي.
يمكنك إلقاء نظرة عليه إذا كنت تريد.
وإذا كان لديك أيضًا دورة التعلم العميق ، فيمكنك إلقاء نظرة على البرامج التعليمية العملية.
نتحدث عن المعالجة المسبقة للصور ، ولكن هنا مرة أخرى ، نريد حقًا التركيز على الذكاء الاصطناعي.
صدقني ، لدينا الكثير لنفعله.
وأخيرًا المجلد الأخير ، حسنًا ، هذا هو مجلد مقاطع الفيديو.
إذن هذا المجلد فارغ الآن كما ترى.
ولكن عندما ننفذ الكود ، ستتم إضافة بعض مقاطع الفيديو لعذاب تشغيل AI إلى هذا المجلد.
لذلك سيكون هذا مثيرًا للغاية لأننا سنرى في بعض مقاطع الفيديو مدى جودة أداء الذكاء الاصطناعي.
لذلك سنرى حرفياً الذكاء الاصطناعي وهو يقتل الوحوش ويحاول الركض نحو الهدف.
لذلك سترون أن هذا سيكون مثيراً للغاية.
لذلك بالطبع ، ستكون مقاطع الفيديو الأولى سيئة للغاية لأن الذكاء الاصطناعي لن يتم تدريبه كثيرًا حتى الآن ، وبالتالي
سيُقتل بسرعة كبيرة.
ولكن بعد ذلك سترى أنه مع تقدم التدريب بشكل جيد ، سوف يتحسن الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل
وفي النهاية سوف يتمكن من قتل بعض الوحوش التي تُقتل الآن ونأمل أن نتمكن من الوصول
إلى الهدف.
حسنا.
لذا دعنا نعود إلى AFL الخاص بنا ، وهو هذا.
وكما ترون ، فقد اهتممت بالفعل باستيراد جميع المكتبات والحزم الأساسية التي
نحتاجها للعب الموت.
لذلك دعونا نلقي نظرة سريعة عليهم واحدة تلو الأخرى.
لدينا ، بالطبع ، numpy لأننا سنعمل مع المصفوفات.
هذا أمر لا مفر منه.
ثم لدينا التعذيب بالطبع ، لأننا نطبق الذكاء الاصطناعي باستخدام pytorch.
ثم لدينا الشعلة والوحدة التي تحتوي على جميع الأدوات اللازمة لتنفيذ الشبكة العصبية.
على سبيل المثال ، ستحتوي الوحدة النمطية على الطبقات التلافيفية التي ستكون جزءًا من شبكتنا العصبية المستقبلية.
ثم لدينا الحزمة الوظيفية التي تحتوي على الاختصار F والتي تحتوي على جميع الوظائف المستخدمة
في الشبكة العصبية.
عادةً ما تكون وظائف التنشيط ، سنستخدم بعض وظائف تنشيط المعدل ، ولكن أيضًا بعض
وظائف التجميع القصوى للتلافيف.
الشبكة العصبية وجميع هذه الوظائف واردة وظيفية.
ثم لدينا Optim ، وهو بالطبع لـ Optimizer.
أعتقد أننا سنستخدم مُحسِّن الذرة وهذا المُحسِّن موجود في Optim ثم أفضل ما في
PyTorch ، الفئة المتغيرة من وحدة grad الأخرى.
وهذه هي كل قوة PyTorch لأن هذا هو ما يحتوي على الرسوم البيانية الديناميكية التي تسمح بإجراء
عمليات حسابية سريعة جدًا للتدرج ، حتى التدرج اللوني لوظائف التكوين.
لذلك سنستخدمه بالتأكيد.
بالنسبة للسيارة ذاتية القيادة ، لكن ثق بي من أجل الهلاك ، سنحتاجها بشدة.
هذا كل شيء للمكتبات الأساسية.
ثم نحتاج إلى استيراد بعض الحزم المتعلقة بـ Openai و gym و dom.
لذلك بالطبع نستورد Jim ، ثم نستورد بعض وحدات الأغلفة من مكتبة Jim وأحد هذه الأغلفة
هو Kip wrapper.
لذلك هذا أساسًا لاستيراد جميع الأدوات والبيئات الخاصة بـ Jim.
وأخيرًا ، لدينا هذه الحزمة التي نحتاج إلى استيرادها والتي ترتبط ارتباطًا مباشرًا
بالعذاب ، وهي مساحة العمل واثنان منفصلان من غلاف الموت الذي يحتوي أساسًا على بيئة العذاب وبشكل
أكثر تحديدًا ، الإجراءات التي يمكن لعبها ، عدد الإجراءات الخاصة بلعبة Doom المحددة التي
سنلعبها.
وأذكر أن هناك ستة إجراءات.
تحرك يسارا ، تحرك يمينا ، انعطف يسارا ، انعطف يمينا.
تقدم للأمام واطلاق النار.
هجوم.
حسنا.
لذلك هذا أساسًا ما تحتاجه لاستيراده من أجل الهلاك.
ثم أخيرًا ، بالطبع ، نحتاج إلى استيراد تجربة ملفين داخليين لدينا لإعادة تشغيل تلك الفطيرة
للتجربة وإعادة التشغيل والمعالجة المسبقة للصور لمعالجة الصور التي ليست سوى صور
الشاشة عند لعب اللعبة.
وستتم معالجة هذه الصور مسبقًا ، وتحويلها إلى مصفوفات غير متجانسة ، وإعادة تشكيلها إلى تنسيق معين ، وبعد ذلك
ستنتقل إلى الشبكة العصبية ، الشبكة العصبية التلافيفية.
حسنا.
لذا أعتقد الآن أننا جاهزون لبدء التنفيذ الكبير لهذا أنا والآن من المهم جدًا بالنسبة لي أن أخبرك أن
هذا يقودني إلى النقطة المهمة جدًا في هذه الوحدة.
إنه منذ أن أخبرتك ، كما تعلم ، لدينا تنفيذ كبير في انتظارنا.
حسنًا ، لكي لا نضيع في كل هذا ، نحتاج إلى هيكل جيد.
ولذا فقد أبرزت الهيكل بالفعل.
سنقوم بتنفيذ هذا في جزأين.
سيتعلق الجزء الأول ببناء الذكاء الاصطناعي.
هذا هو المكان الذي سنصنع فيه دماغ الذكاء الاصطناعي.
والدماغ ، كما فهمت ، ليس سوى الشبكة العصبية.
كما تعلم ، تتكون شبكة CNN الكبيرة هذه من بعض الطبقات التلافيفية ومن ثم بعض الطبقات المتصلة بالكامل للتنبؤ بالمخرجات
التي لا تزال تمثل القيم الأساسية.
ثم نصنع جسم الذكاء الاصطناعي.
وهذا تمثيل جديد سأقدمه لكم.
وهذا ، مرة أخرى ، لا تضيع.
سترى أنه كلما تقدمنا في الكود ، سترى الهيكل وسيصبح كل شيء منطقيًا
في النهاية.
وللتأكد من أن ذلك منطقي ، نحتاج إلى تمثيل للذكاء الاصطناعي.
وسيتكون الجزء الأول من بناء الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من ثلاثة أقسام.
القسم الأول سيكون حول تكوين الدماغ الذي هو الشبكة العصبية.
القسم الثاني سيكون حول صنع الجسد ، وأنا أطلق عليه اسم الجسد لأن هذا هو الجزء الذي سيخبر
الذكاء الاصطناعي كيف يلعب الإجراء.
لذا ، كما تعلم ، أولاً لديك الدماغ الذي يكتشف الصور ويتنبأ بقيم الإشارات ، ولكن بعد ذلك تحتاج
إلى تحديد كيف يجب أن يلعب الذكاء الاصطناعي الإجراء وأنه يفعل ذلك بجسده كما يفعل جسم الإنسان.
لذلك سيكون الجسم هو الجزء الذي سنحدد فيه طريقة تشغيل الحركة.
لذلك ، على سبيل المثال ، مع سيارتنا ذاتية القيادة ، كان الدماغ هو الشبكة العصبية التي صنعناها والجسم
هو كيف تم تشغيل الحركة.
هذا هو ، كانت طريقة soft max.
وهنا نفس الشيء.
سنصنع دماغًا وسنصنع جسمًا يلعب الإجراء.
سأدعك تكتشف
لكن النقطة الأساسية في كل هذا هي أنه سيكون لدينا رمز منظم للغاية بحيث لا يمكنك فقط الرجوع
خطوة إلى الوراء وفهم ما يحدث حقًا ، ولكن أيضًا ستكون قادرًا على استخدامه كإطار عمل
عندما تريد إنشاء ذكاء اصطناعي لأغراض أخرى.
حسنا.
وبعد بناء الذكاء الاصطناعي في الجزء الأول ، سننتقل إلى الجزء الثاني ، والذي سيكون حول تنفيذ
نموذج التعلم التلافيفي العميق.
وهناك مرة أخرى ، سيكون لدينا أقسام مختلفة وسيكون أحدها بالطبع لتدريب الذكاء الاصطناعي.
لذا لا أطيق الانتظار حتى أغوص فيه.
الآن سنبدأ بالجزء الأول ، من الواضح ، وسنبدأ بجعل دماغ الذكاء الاصطناعي
لدينا.
لذلك لا يمكنني الانتظار وحتى ذلك الحين ، استمتع بالذكاء الاصطناعي.