Hallo en weer welkom bij Module to Dhoom, we gaan ons nu klaarstomen om te beginnen met de
implementatie van onze A. L. En zoals gewoonlijk is het eerste dat we moeten doen de juiste map instellen als werkmap.
Dus laten we dit nu doen, zodat we verder kunnen gaan met wat interessanter is.
Dus, zoals gewoonlijk, begin ik op mijn bureaublad, dan ga ik naar mijn kunstmatige intelligentie.
Is dat mapje dan?
Module twee doet het nu en daar gaan we.
Dat is de map die we moeten instellen als werkdirectoraat.
Dus laten we dit nu doen.
We klikken op deze knop om hier te klikken, herstart dan de kernel en dan.
Ja, en daar gaan we.
We hebben nu de juiste map als werkmap.
Dus zoals je kunt zien, hebben we vier bestanden.
Nou eigenlijk drieduizend een map in deze werkmapmap.
Dus laten we beginnen met de eerste.
De eerste is nog even.
Dat is natuurlijk het bestand dat onze kunstmatige intelligentie zal bevatten.
En dat is niets anders dan dit bestand hier.
Dat is de A. L. waar ik in ben gevallen, waarbij we alles gaan
implementeren wat te maken heeft met het bouwen van een API en vooral het bouwen van een API met het diepe, convolutionele Q-leermodel.
Dus eigenlijk zullen we daar het grote avontuur beleven.
Dan hebben we nog wat andere bestanden.
We hebben hier het tweede bestand, dat is ervaring.
Zo spelen we.
En dus heb ik deze keer ervaring vervangen apart gezet, gewoon omdat we het al hebben geïmplementeerd en nu willen we ons
concentreren op wat nieuw is.
En geloof me, we hebben veel nieuwe dingen te maken met deze nieuwe kunstmatige intelligentie, omdat we niet alleen een API
willen bouwen, maar we willen een API bouwen om de doom te verslaan.
Je kunt je dus voorstellen dat hiervoor behoorlijk geavanceerde code nodig is.
Dus geen zorgen.
We hebben een grote code die op ons wacht en je zult veel nieuwe trucs leren.
Dat is de reden waarom deze ervarings-replay-truc die je al kent en die ik eraan herinner, verbetert.
Is dat de opleiding?
Laten we het apart zetten in deze ervaring die we spelen die ik voelde, zodat we ons nu kunnen concentreren op alle
nieuwe concepten, technieken en trucs die op ons wachten.
Oke.
En dan hebben we de beeldvoorbewerking die ik voelde.
Dus dat is nog een python-bestand dat voor voorbewerking of afbeeldingen zorgt, want, weet je, deze keer
of ik zal ogen hebben.
En dat komt omdat de invoerstatussen niet langer worden gecodeerd door een vector.
Maar deze keer zijn de invoerstatussen de afbeeldingen.
Dus de eerste laag van het grote neurale netwerk die we zullen maken, zullen de ogen zijn, en dat zullen
de convolutionele lagen van het convolutionele neurale netwerk zijn.
Maar om ervoor te zorgen dat deze afbeeldingen kunnen worden geaccepteerd als invoer van het convolutionele neurale netwerk, moeten
we ze vooraf verwerken.
En dus zorgt dit bestand voor de voorbewerking van deze beelden, zodat ze in het neurale netwerk kunnen gaan.
En dus heb ik dit bestand gescheiden omdat dit niet direct gerelateerd is aan A. L. En nogmaals, we willen het maximale uit ons brein en ons geheugen en
onze focus houden op alles wat met A te maken heeft. L. We plaatsen dit dus apart
zodat we de afbeeldingen in een zaklamp kunnen voorbewerken en wat energie kunnen besparen voor de
rest.
Je kunt er naar kijken als je wilt.
En je hebt ook de deep learning cursus waar je de praktische tutorials kunt bekijken.
We hebben het over beeldverwerking, maar ook hier willen we ons echt op concentreren. Ik geloof me, we hebben veel te
doen.
En uiteindelijk de laatste map, nou ja, dat is de videomap.
Dus op dit moment is deze map leeg, zoals je kunt zien.
Maar wanneer we de code uitvoeren, worden enkele video's van de A. L. playing doom wordt aan deze map toegevoegd.
Dat wordt dus heel spannend want we zullen op sommige video's zien hoe goed de A. L. doet.
Dus we zullen letterlijk de A zien. L. het doden van de monsters en proberen te rennen naar het doel dat
je gaat zien.
Dit zal best spannend zijn.
Dus de eerste video's zullen natuurlijk erg slecht zijn omdat het oog nog niet veel zal worden getraind.
En dus zal het heel snel worden gedood.
Maar dan zul je zien dat naarmate de training goed vordert, de A. L. zal beter en beter worden en
uiteindelijk zal het erin slagen enkele monsters te doden die nu worden gedood en hopelijk zullen we het
doel kunnen bereiken.
Oke.
Dus laten we teruggaan naar onze AFL, dat is gewoon leuk.
En zoals je kunt zien, heb ik al gezorgd voor het importeren van alle essentiële bibliotheken en pakketten die we nodig hebben
om ze af te spelen.
Laten we ze daarom snel een voor een bekijken.
We hebben natuurlijk non-pay omdat we gaan werken met array's.
Dat is onvermijdelijk.
Dan moeten we natuurlijk opletten, want we implementeren de with-methoden.
Dan hebben we de fakkel die eindigt in module, die alle tools bevat om een neuraal netwerk te implementeren.
Zo zal de module bijvoorbeeld de convolutionele lagen bevatten die deel gaan uitmaken van ons toekomstige
neurale netwerk.
Dan hebben we het en dan het functionele pakket, dat de snelkoppelingen F heeft en dat alle functies bevat die
in het neurale netwerk worden gebruikt.
Dus typisch de activeringsfuncties, we zullen enkele activeringsfuncties van de gelijkrichter gebruiken, maar ook
een volgende volfunctie voor de conversie.
Neurale netwerk en al deze functies zijn beperkt en functioneel.
Dan hebben we Optum, dat is natuurlijk voor optimizer.
Ik denk dat we een atom-optimizer zullen gebruiken en deze optimizer zit vervat in uptime.
En dan is het beste van het beste per zaklamp, de variabele klasse uit de handtekeningmodule.
En dat is de kracht van de fakkel, want daarin zitten de dynamische grafieken die het mogelijk maken om
zeer snelle berekeningen van de gradiënten uit te voeren, zelfs de gradiënten van compositiefuncties.
Dus die gaan we zeker gebruiken.
Wat betreft de zelfrijdende auto, maar geloof me, voor Dhume zullen we hem heel hard nodig hebben.
OK, denk dat dat dan alles is voor de essentiële bibliotheken.
We moeten enkele pakketten importeren die verband houden met open gym en dat doen.
Natuurlijk importeren we gym, dan importeren we wat rappers-module van de sportschoolbibliotheek en een van deze rappers
is Kipe-rapper.
Dus dat is eigenlijk om alle tools en omgevingen van de sportschool te importeren.
En tot slot hebben we dit pakket dat we moeten importeren en dat er direct mee te maken heeft.
En dat is de actieruimte en twee discrete van de doom-rapper die in feite de omgeving van doom bevat
en meer specifiek, de acties die kunnen worden gespeeld, het aantal acties voor dit specifieke doom-spel dat
we gingen spelen.
En ik herinner eraan dat er zes acties zijn.
Beweeg naar links, beweeg naar rechts, draai naar links, draai naar rechts, ga vooruit en schiet, val aan.
Oké, dus dat is eigenlijk wat je moet importeren voor onheil, en tot
slot moeten we natuurlijk onze twee interne bestandservaring importeren, die Priefer-ervaring, Freeplay en afbeelding vervangen, voorbewerking om de afbeeldingen voor
te verwerken die zijn niets anders dan de beelden op het scherm tijdens het spelen van het
spel.
En deze beelden worden voorbewerkt, omgezet in getallen, omgevormd tot een bepaald formaat, en dan gaan ze naar
het neurale netwerk, het convolutionele neurale netwerk.
Oké, dus ik denk dat nu we klaar zijn om de grote implementatie hiervan te beginnen, ik en nu is het heel belangrijk voor mij om je
te vertellen dat dat me naar het zeer belangrijke punt van deze module leidt, is dat sinds,
weet je, Ik zei toch dat er een grote implementatie op ons wacht.
Welnu, om hier niet in te verdwalen, hebben we een goede structuur nodig.
En dus heb ik de structuur al benadrukt.
We gaan dit in twee delen implementeren.
Het eerste deel gaat over het bouwen van de.
Dus daar gaan we de hersenen van de A maken. L. En de hersenen zijn, zoals je begreep, niets anders
dan het neurale netwerk.
Weet je, deze grote CNN bestaat uit enkele convolutionele lagen en vervolgens enkele volledig verbonden lagen om de
output te voorspellen.
Er zijn nog steeds de belangrijkste waarden.
En dan maken we het lichaam van de A. L. en dat is een nieuwe representatie en brengt u naar u toe.
En dat is, nogmaals, om niet te verdwalen.
Je zult zien dat hoe verder we met de code vorderen, hoe meer je de structuur zult zien en uiteindelijk
zal alles logisch worden.
En om er zeker van te zijn dat dit logisch is, hebben we een weergave van de A nodig. L. en in feite zal dit eerste
deel van het bouwen van de AI uit drie secties bestaan.
Het eerste deel gaat over het maken van de hersenen die het neurale netwerk vormen.
Het tweede deel gaat over het maken van het lichaam, en ik noem het het lichaam, omdat dit het deel is
dat de A. L. hoe de actie te spelen.
Dus, weet je, eerst heb je het brein dat de beelden detecteert en de belangrijkste waarden voorspelt, maar dan
moet je specificeren hoe de A. L. de actie moet spelen en dat het het met zijn lichaam doet zoals een
menselijk lichaam zou doen.
Dus het lichaam zal het deel zijn waar we de methode voor het spelen van de actie zullen specificeren.
Dus, bijvoorbeeld, met onze zelfrijdende auto, was het brein het neurale netwerk dat we maakten en het lichaam was
hoe de actie werd gespeeld.
Dat was de softmax-methode hier.
Dat is hetzelfde.
We gaan een brein maken en we gaan een lichaam maken dat de actie zal spelen.
Ik zal het je laten weten.
Maar het belangrijkste punt bij dit alles is dat we een zeer gestructureerde code zullen hebben, zodat je niet alleen een stap terug kunt doen
en echt kunt begrijpen wat er aan de hand is, maar je het ook als een raamwerk kunt gebruiken wanneer je maar
wilt bouwen een A. L. voor andere doeleinden.
Oke.
En nadat we de AI in deel één hebben gebouwd, gaan we verder met deel twee, dat gaat over het
implementeren van het diepe, convolutionele leermodel.
En dan hebben we weer verschillende secties.
En een van hen zal natuurlijk zijn om d te trainen. e. A.
Dus ik kan niet wachten om er in te duiken.
Nu gaan we natuurlijk beginnen met deel één, en we beginnen met het maken van het brein van
onze AI.
Dus ik kan niet wachten.
En tot dan, ik.