Ciao e benvenuto ancora a Mudgal per farli, ora ci prepareremo per iniziare l'implementazione della
nostra IA.
E come al solito la prima cosa che dobbiamo fare è impostare il padre giusto come directory di lavoro.
Facciamolo ora per poter passare a ciò che è più interessante.
Così come al solito inizio sul mio desktop, poi vado alla mia intelligenza artificiale che cartella e
modulo ora fanno.
E qui andiamo a quello che dobbiamo impostare come directory di lavoro.
Quindi facciamolo ora clicchiamo su questi due ma qui riavviamo il kernel e poi si.
E qui andiamo.
Ora abbiamo la cartella giusta come directory di lavoro.
Quindi ora puoi vedere che abbiamo quattro foules in realtà tremila una cartella in questa cartella di directory
di lavoro.
Quindi iniziamo con il primo.
Il primo è in entrambi i casi.
Questo è ovviamente il file che conterrà la nostra intelligenza artificiale e questo non è altro che questo
file qui.
Questo è l'AIW in cui ho implementato tutto ciò che è legato alla costruzione di un'IA e in particolare la costruzione di
una IA AI con il profondo convoluzionale.
Q imparare di più.
Quindi in pratica è lì che avremo la grande avventura.
Poi abbiamo altri Feltri che abbiamo il secondo piano, che è l'esperienza che suoniamo in quel modo.
E così questa volta ho messo l'esperienza per giocare separatamente solo perché l'abbiamo già implementata e
ora vogliamo concentrarci sulle novità.
questa nuova intelligenza artificiale perché non solo vogliamo costruire un'IA AI, ma vogliamo costruire qualsiasi IA per sconfiggere il destino.
E fidati di me abbiamo un sacco di nuove cose da fare con
Quindi puoi immaginare che questo richiederà un codice abbastanza avanzato quindi nessun problema.
Abbiamo un grande codice che ci aspetta e imparerai un sacco di nuovi trucchi.
Ecco perché questa esperienza ripete il trucco che già conosci e che ricordo migliora molto la formazione.
Bene, mettiamola separatamente in questa esperienza che abbiamo giocato che ho trovato in modo che ora possiamo concentrarci su
tutti i nuovi concetti, tecniche e trucchi che ci stanno aspettando.
Va bene e poi abbiamo la pre-elaborazione delle immagini che ho trovato.
avrò gli occhi e questo perché gli stati di input non sono più codificati da un vettore.
Questo è un altro file python che si occuperà della pre-elaborazione o delle immagini perché sai che questa volta o
Ma questa volta gli stati di input sono le immagini.
Quindi il primo strato della grande rete neurale che farà saranno gli occhi e saranno gli
strati convoluzionali della nuova rete convoluzionale ad assicurarsi che queste immagini possano essere accettate come input della
rete neurale convoluzionale.
Bene, abbiamo bisogno di pre-elaborarli e quindi questo fout si occuperà di pre-elaborare queste immagini in modo che
possano entrare nella rete neurale.
E così ho separato questa valvola perché questa non è direttamente correlata all'IA.
E ancora vogliamo mantenere il massimo del nostro cervello nella nostra memoria e concentrarci su tutto ciò che
è legato all'IA.
Quindi lo stiamo mettendo separatamente in modo che possiamo pre-elaborare anche solo in una luce flash e risparmiare
energia per il resto.
Puoi dare un'occhiata se vuoi e hai anche i nuclei profondi.
Bene, puoi dare un'occhiata ai tutorial pratici.
Parliamo di elaborazione delle immagini.
Bene, anche qui vogliamo davvero concentrarci sugli occhi.
Credimi, abbiamo molto da fare e alla fine l'ultima cartella.
Bene, questa è la cartella dei video.
Quindi adesso questa cartella è vuota come puoi vedere.
Ma quando eseguiremo il codice alcuni video della doom apelin verranno aggiunti a questa cartella.
Quindi sarà molto eccitante perché vedremo su alcuni video come sta andando l'IA.
Quindi vedremo letteralmente l'intelligenza artificiale uccidere i mostri e cercare di correre verso l'obiettivo.
Vedrai che sarà molto eccitante.
migliore e alla fine lo farà riescono a uccidere alcuni mostri che non vengono uccisi.
Quindi, ovviamente, i primi video saranno pessimi perché l'occhio non sarà ancora allenato e così sarà
ucciso molto velocemente ma poi vedrai che mentre l'allenamento procede bene l'occhio diventerà sempre
E speriamo di riuscire a farlo arrivare.
Va bene, torniamo al nostro AFL che è solo uno.
E come puoi vedere, mi sono già occupato di importare tutte le librerie e i pacchetti centrali di cui abbiamo
bisogno per riprodurli.
Diamo un'occhiata veloce a uno a uno, ovviamente non ne abbiamo perché lavoreremo con
gli array.
Questo è inevitabile.
Quindi abbiamo parlato ovviamente perché stiamo implementando l'intelligenza artificiale con una torcia.
Poi abbiamo la torcia e un modulo che contiene tutti gli strumenti per implementare una rete neurale.
Ad esempio, il modulo conterrà gli strati convoluzionali che faranno parte della nostra
futura rete neurale.
Poi abbiamo quello e poi quel pacchetto funzionale che ha una scorciatoia e che contiene tutte le funzioni che sono
usate in una rete neurale.
alcune funzioni di pooling per le reti neurali aziendali e tutte queste funzioni sono contenute in funzionali.
Pertanto, in genere le funzioni di attivazione utilizzeranno alcune funzioni di attivazione di rettifica, ma anche
Poi abbiamo a disposizione lui che è ovviamente ottimizzatore, penso che useremo un addon optimizer e questo
ottimizzatore è contenuto in lui e quindi il meglio del meglio dalla classe variabile del modulo autografo e
questo è tutto la forza di tutto perché è quello che contiene i grafici dinamici
che permettono di eseguire calcoli molto veloci dei gradienti, anche il gradiente delle funzioni
di composizione.
Quindi lo useremo sicuramente.
Per quanto riguarda il soldato in macchina.
Ma credimi per Dume, ne avremo molto bisogno.
Immagino sia tutto per le librerie essenziali, quindi dobbiamo importare alcuni pacchetti relativi a open
agent e doom.
Quindi, ovviamente, importiamo Jim, quindi importiamo alcuni moduli wrapper della libreria dei geni e uno di questi
wrapper è il wrapper Kyp.
Quindi questo è fondamentalmente per importare tutti gli strumenti e gli ambienti di Jim.
E finalmente abbiamo questo pacchetto che dobbiamo importare e che è direttamente correlato a fare.
wrapper doom che fondamentalmente contiene l'ambiente di Doom e più specificamente le azioni che possono essere giocate.
E questo è lo spazio reale e due discreti del
Il numero di azioni per questo specifico gioco che giocheremo.
E ricordo che ci sono sei sezioni che si muovono a sinistra si spostano a destra si girano a sinistra si girano a destra
si muovono in avanti e si spara all'attacco.
Va bene, questo è fondamentalmente ciò che devi importare per il destino.
E infine, ovviamente, dobbiamo importare la nostra esperienza con i due file interni.
Abbiamo giocato un'esperienza Whyfor pura.
pre-elaborazione delle immagini per preelaborare le immagini che non sono altro che le immagini dello schermo.
Riproduciamo una
Quando si gioca al gioco e queste immagini saranno pre-elaborate convertite in non-paganti rimodellate in un determinato formato
e poi andranno a quella nuova che è stata il convoluzionale su una che andava bene.
Quindi immagino ora che eravamo pronti per iniziare la grande implementazione di questa IA e ora è molto importante per me dirti che questo
mi porta al punto molto importante di questo Munjal, dal momento che sai che ti ho
detto che abbiamo un grande implementazione che ci aspetta.
Bene per non perdersi in tutto questo abbiamo bisogno di una buona struttura.
E così ho già evidenziato la struttura.
Lo implementeremo in due parti.
La prima parte riguarderà la costruzione dell'IA.
Quindi è lì che creeremo il cervello di ai ai nel cervello.
Come hai capito, non è nient'altro che la rete neurale.
Conoscete questa grande CNN composta da alcuni strati convoluzionali e poi alcuni strati completamente connessi per
prevedere le uscite.
Ci sono ancora i valori chiave e quindi faremo il corpo dell'IA.
E questa è la nuova rappresentazione che ti sto portando.
E questo è di nuovo non perdersi.
Vedrete che più progrediamo con il codice, più vedremo la struttura e tutto avrà
senso alla fine.
E per essere sicuro che abbia senso, abbiamo bisogno di una rappresentazione dell'IA.
E in pratica questa prima parte della costruzione dell'IA sarà composta da tre sezioni.
La prima sezione riguarderà la creazione del cervello che è la rete neurale.
La seconda sezione riguarderà la realizzazione del corpo.
E lo chiamo corpo perché questa è la parte che dirà all'IA come giocare l'azione.
Quindi prima sai di avere il cervello che rileva le immagini e predice i valori di q.
Ma poi devi specificare in che modo l'IA dovrebbe svolgere l'azione e che lo fa con il suo valore come
farebbe un corpo umano.
Quindi il corpo sarà la parte in cui specificeremo il metodo di esecuzione dell'azione.
Quindi per esempio con la nostra auto a guida automatica il cervello era una rete neurale che abbiamo creato e il corpo era il modo
in cui l'azione veniva giocata.
Questo è il metodo successivo di Saft.
è lo stesso faremo un cervello e faremo un corpo che svolgerà l'azione.
E qui
Ti farò scoprire.
Ma il punto chiave di tutto questo è che avremo un codice molto strutturato in modo che non solo tu
possa fare un passo indietro e capire veramente cosa sta succedendo, ma anche che sarai in grado di usarlo
come framework ogni volta che vuoi costruire il AI per altri scopi.
Tutto ok.
E dopo aver costruito il.
alla parte 2 che riguarderà l'implementazione del convoluzionale qua e là di nuovo avrà sezioni diverse.
Nella prima parte passeremo
E uno di loro sarà ovviamente addestrare l'intelligenza artificiale.
Quindi non vedo l'ora di immergermici ora.
Iniziamo con uno ovviamente e inizieremo creando il cervello della nostra intelligenza artificiale.
Quindi non posso aspettare fino ad allora.
AI.