Bonjour et bienvenue à nouveau à Mudgal pour les faire, nous allons maintenant nous préparer pour commencer la mise en œuvre de
notre IA.
Et comme d'habitude, la première chose à faire est de définir le bon père comme répertoire de travail.
Faisons-le maintenant afin de pouvoir passer à ce qui est plus intéressant.
Donc, comme d'habitude, je démarre sur mon bureau, puis je vais dans mon dossier d'intelligence artificielle puis
dans le module.
Et là nous allons à la que nous devons définir comme répertoire de travail.
Faisons cela maintenant, nous cliquons sur ces deux mais ici, redémarrez le noyau et ensuite oui.
Et c'est reparti.
Nous avons maintenant le bon dossier en tant que répertoire de travail.
Vous voyez donc que nous avons quatre dossiers et trois mille un dossiers dans ce
dossier.
Commençons donc par le premier.
Le premier est un des deux sens.
C'est bien sûr le fichier qui contiendra notre intelligence artificielle et ce n'est rien d'autre que ce
fichier ici.
C’est l’AIW dans laquelle je suis tombé qui mettra en œuvre tout ce qui est lié à la construction d’une IA et en particulier à la
construction d’une AI avec une convolution profonde.
Q apprendre plus.
Donc, en gros, c'est là que nous allons vivre une grande aventure.
Ensuite, nous avons un autre Feltz, nous avons le deuxième étage qui est une expérience que nous jouons de cette façon.
Et donc cette fois, je mets l'expérience à jouer séparément juste parce que nous l'avons déjà mise en œuvre et maintenant nous
voulons nous concentrer sur les nouveautés.
Et croyez-moi, nous avons beaucoup de choses nouvelles à faire avec cette nouvelle intelligence artificielle, car non seulement nous voulons construire
une IA, mais nous voulons aussi construire toute IA pour vaincre le destin.
Vous pouvez donc imaginer que cela nécessitera un code assez avancé, alors ne vous inquiétez pas.
Nous avons un gros code qui nous attend et vous apprendrez beaucoup de nouvelles astuces.
C'est pourquoi cette astuce de rejeu d'expérience que vous connaissez déjà et que je rappelle, améliore beaucoup l'entraînement.
Eh bien, disons-le séparément dans l'expérience que nous avons vécue et que nous avons trouvée pour pouvoir maintenant nous concentrer
sur tous les nouveaux concepts techniques et astuces qui nous attendent.
Très bien, puis nous avons le pré-traitement de l'image que j'ai trouvé.
C’est donc un autre fichier python qui se chargera du pré-traitement ou des images car vous savez que
cette fois-ci ou j’aurai des yeux et c’est parce que les états des entrées ne sont plus encodés par un vecteur.
Mais cette fois, les états d'entrée sont les images.
Ainsi, la première couche du grand réseau de neurones sera les yeux et ce seront les couches de convolution
du nouveau réseau de convolution afin de garantir que ces images peuvent être acceptées en tant qu'entrées du réseau de neurones
de convolution.
Eh bien, nous devons les prétraiter, et donc cette tâche prendra en charge le prétraitement de ces images afin qu’elles puissent
entrer dans le réseau de neurones.
Et donc j'ai séparé cette valve parce que cela n'est pas directement lié à l'IA.
Et encore une fois, nous voulons garder le maximum de notre cerveau dans notre mémoire et nous concentrer sur tout ce qui
est lié à l'IA.
Nous mettons donc cela séparément afin que nous puissions prétraiter, même à la lumière d'un flash, et économiser de
l'énergie pour le reste.
Vous pouvez y jeter un coup d'oeil si vous voulez et vous avez aussi les noyaux profonds.
Eh bien, vous pouvez consulter les didacticiels pratiques.
Nous parlons de traitement d'image.
Encore une fois, nous voulons vraiment nous concentrer sur les yeux.
Croyez-moi, nous avons beaucoup à faire et éventuellement le dernier dossier.
Eh bien c'est le dossier des vidéos.
Donc, pour le moment, ce dossier est vide, comme vous pouvez le voir.
Mais lorsque nous exécuterons le code, des vidéos de Apelin Doom seront ajoutées à ce dossier.
Ce sera donc très excitant, car nous verrons sur certaines vidéos à quel point l'IA se débrouille bien.
Nous verrons donc littéralement que l'IA tue les monstres et tente de courir vers le but.
Vous allez voir que ce sera très excitant.
Alors bien sûr, les premières vidéos seront très mauvaises car l’œil ne sera pas encore beaucoup entraîné et il
sera tué très vite, mais ensuite vous verrez que si l’entraînement avance bien, l’œil ira de mieux en
mieux et finira par disparaître réussir à tuer des monstres ne pas se faire tuer.
Et j'espère que nous pourrons y arriver.
Très bien, revenons à notre AFL, qui n’en est qu’un.
Et comme vous pouvez le constater, je me suis déjà occupé d’importer toutes les bibliothèques centrales et tous les paquets dont nous avons besoin
pour les lire.
Alors jetons-y un coup d'œil un par un, nous n'en avons bien sûr aucun, car nous allons travailler avec
des tableaux.
C'est inévitable.
Ensuite, nous avons parlé, bien sûr, car nous mettons en œuvre l'IA avec une lampe de poche.
Ensuite, nous avons la torche that et un module qui contient tous les outils pour mettre en œuvre un réseau de neurones.
Ainsi, par exemple, le module contiendra les couches de convolution qui feront partie de notre futur
réseau de neurones.
Ensuite, nous avons cela et ensuite ce paquet fonctionnel qui a un raccourci et qui contient toutes les fonctions utilisées dans
un réseau de neurones.
Donc, typiquement, les fonctions d’activation utiliseront certaines fonctions d’activation de redressement, mais également certaines fonctions de regroupement
pour les réseaux de neurones de la société et toutes ces fonctions sont contenues dans fonctionnel.
Ensuite, nous avons à lui de choisir ce qui est bien sûr l’optimiseur. Nous utiliserons
un optimiseur d’addon et cet optimiseur est contenu dans le contenu jusqu’à lui. la puissance de
tout cela parce que c'est ce qui contient les graphes dynamiques permettant d'effectuer
des calculs très rapides des gradients même le gradient des fonctions de
composition.
Donc, nous allons certainement l'utiliser.
Quant au soldat en voiture.
Mais croyez-moi pour Dume, nous en aurons vraiment besoin.
J'imagine que c'est tout pour les bibliothèques essentielles, nous devons donc importer certains paquets liés à open
agent and doom.
Donc, bien sûr, nous importons Jim, puis nous importons des modules d’emballage de la bibliothèque de gènes et l’un de
ces emballages est Kyp wrapper.
Il s’agit donc essentiellement d’importer tous les outils et environnements de Jim.
Et enfin, nous avons ce paquet que nous devons importer et qui est directement lié à faire.
Et c’est l’espace réel et les deux éléments distincts du wrapper Doom qui contient essentiellement l’environnement de
Doom et plus précisément les actions pouvant être jouées.
Le nombre d'actions pour ce jeu spécifique que nous allons jouer.
Et je rappelle qu'il y a six sections à gauche, à gauche, à droite, à
droite et à l'attaque.
Très bien, c’est donc essentiellement ce que vous devez importer.
Enfin, nous devons bien sûr importer nos deux fichiers d’expérience internes.
Nous avons joué une pure expérience Whyfor.
Nous jouons un prétraitement d'image pour prétraiter les images qui ne sont rien d'autre que les images de
l'écran.
Lors de la lecture du jeu, ces images seront pré-traitées et converties en non-payeurs reconfigurées selon un
certain format, puis elles passeront au nouveau format qui correspondait à la convolution.
Donc, je suppose que maintenant que nous étions prêts à commencer la grande implémentation de cette IA et maintenant il est très
important pour moi de vous dire que cela me conduit au point très important de
ce Munjal mise en œuvre qui nous attend.
Afin de ne pas nous perdre dans tout cela, nous avons besoin d’une bonne structure.
Et donc j'ai déjà souligné la structure.
Nous allons mettre cela en œuvre en deux parties.
La première partie portera sur la construction de l'IA.
Donc, c’est là que nous allons créer le cerveau de l’air dans le cerveau.
Comme vous l'avez compris, ce n'est rien d'autre que le réseau de neurones.
Vous connaissez ce grand CNN composé de couches de convolution puis de couches entièrement connectées pour
prévoir les sorties.
Il y a toujours les valeurs clés et ensuite nous allons faire le corps de l'IA.
Et c'est la nouvelle représentation que je vous apporte.
Et c'est encore une fois pour ne pas se perdre.
Vous verrez que plus nous avançons dans le code, plus nous verrons la structure et tout aura un
sens à la fin.
Et pour nous assurer que cela a du sens, nous avons besoin d’une représentation de l’IA.
Et fondamentalement, cette première partie de la construction de l'IA sera composée de trois sections.
La première section portera sur la création du cerveau qui constitue le réseau de neurones.
La deuxième partie sera consacrée à la fabrication du corps.
Et je l'appelle le corps parce que c'est la partie qui indiquera à l'IA comment jouer l'action.
Donc, vous savez d’abord que le cerveau détecte les images et prédit les valeurs q.
Mais ensuite, vous devez spécifier comment l’intelligence artificielle doit jouer l’action et le faire avec sa valeur, comme le
ferait un corps humain.
Donc, le corps sera la partie où nous spécifierons la méthode pour jouer l’action.
Ainsi, par exemple, avec notre voiture autonome, le cerveau était un réseau de neurones que nous avions créé et le corps était la manière
dont l'action était jouée.
C'est avec la méthode suivante Saft.
Et ici c'est pareil nous allons faire un cerveau et nous allons faire un corps qui
jouera l'action.
Je vais vous laisser découvrir.
Mais l’essentiel dans tout cela est que nous aurons un code très structuré, ce qui vous permettra non seulement
de prendre du recul et de bien comprendre ce qui se passe, mais vous pourrez également l’utiliser comme cadre
de travail chaque fois que vous voudrez AI à d'autres fins.
D'accord.
Et après avoir construit le.
Dans la première partie, nous passerons à la deuxième partie, qui portera sur la mise en œuvre de la
convolution ici et là encore.
Et l'un d'eux sera bien sûr de former l'IA.
Je suis donc impatient de plonger dans le sujet maintenant.
Nous allons commencer avec un évidemment et nous allons commencer par créer le cerveau de notre IA.
Donc je ne peux pas attendre jusque-là.
AI.