Cześć i witajcie ponownie w Mudgal, aby to zrobić, teraz przygotujemy nas do rozpoczęcia realizacji naszej sztucznej
inteligencji.
I jak zwykle pierwszą rzeczą, którą musimy zrobić, to ustawić właściwego ojca jako katalog roboczy.
Zróbmy to teraz, abyśmy mogli przejść do tego, co jest bardziej interesujące.
Tak jak zwykle zaczynam na moim pulpicie, a następnie przechodzę do mojej sztucznej inteligencji, którą ten folder
następnie wykonuje teraz.
Idziemy do tego, co musimy ustawić jako katalog roboczy.
Zróbmy to teraz, klikając te dwa, ale tutaj ponownie uruchom jądro, a następnie tak.
I oto idziemy.
Mamy teraz właściwy folder jako katalog roboczy.
Teraz widzimy, że mamy cztery foule, a właściwie trzy tysiące jeden folder w tym folderze
roboczym.
Zacznijmy od pierwszego.
Pierwszy z nich jest albo w obie strony.
To oczywiście plik, który będzie zawierał naszą sztuczną inteligencję i to nic więcej niż ten
plik tutaj.
To jest AIW, w której wpadłem, która zrealizuje wszystko, co jest związane z budowaniem sztucznej inteligencji, a zwłaszcza budowaniem
AI AI z głębokim splotem.
Q uczenie się więcej.
Więc w zasadzie właśnie tam będziemy mieli wielką przygodę.
Potem mamy inne Feltz, mamy drugie piętro, które jest doświadczeniem, które gramy w ten sposób.
Tym razem stawiam doświadczenie, aby grać oddzielnie, ponieważ już to zaimplementowaliśmy, a teraz chcemy skupić się
na tym, co nowe.
Ufajcie mi, że mamy wiele nowych rzeczy do zrobienia z tą nową sztuczną inteligencją, ponieważ nie tylko chcemy zbudować
sztuczną inteligencję, ale chcemy zbudować jakąkolwiek sztuczną inteligencję, aby pokonać los.
Można więc sobie wyobrazić, że będzie to wymagało dość zaawansowanego kodu, więc nie martw się.
Czeka na nas duży kod, a nauczysz się wielu nowych sztuczek.
Właśnie dlatego ta sztuczka powtórzenia doświadczenia, którą już znasz, a którą przypominam, znacznie poprawia trening.
Odłóżmy to osobno w tym doświadczeniu, które odegraliśmy, dzięki czemu możemy teraz skupić się na wszystkich
nowych technikach i technikach, które na nas czekają.
W porządku, a potem mamy wstępne przetwarzanie obrazu, które znalazłem.
Jest to kolejny plik python, który zajmie się przetwarzaniem wstępnym lub obrazami, ponieważ wiesz, że
tym razem lub będę miał oczy, a to dlatego, że stany wejściowe nie są już kodowane przez wektor.
Tym razem stanem wejściowym są obrazy.
Tak więc pierwsza warstwa wielkiej sieci neuronowej, która powstanie, będzie oczyma i będzie splotowymi warstwami
splotowej nowej sieci, aby upewnić się, że te obrazy mogą zostać przyjęte jako dane wejściowe splotowej sieci
neuronowej.
No cóż, musimy je wstępnie przetworzyć, więc to fout zajmie się wstępnym przetwarzaniem tych obrazów, aby mogły
przejść do sieci neuronowej.
Więc oddzieliłem ten zawór, ponieważ nie jest to bezpośrednio związane z AI.
I znowu chcemy zachować maksimum naszego mózgu w naszej pamięci i skupić się na wszystkim, co jest związane
z sztuczną inteligencją.
Dlatego umieszczamy to osobno, abyśmy mogli przetwarzać nawet w świetle błysku i zaoszczędzić trochę
energii na resztę.
Możesz go obejrzeć, jeśli chcesz, a także masz głębokie rdzenie.
Cóż, możesz rzucić okiem na praktyczne samouczki.
Mówimy o przetwarzaniu obrazu.
Tu znowu naprawdę chcemy skupić się na oku.
Zaufaj mi, mamy dużo pracy i ostatecznie ostatni folder.
Cóż, to jest folder z filmami.
Więc teraz ten folder jest pusty, jak widać.
Kiedy jednak wykonamy kod, do tego folderu zostaną dodane niektóre filmy z apelin doom.
To będzie bardzo ekscytujące, ponieważ na niektórych filmach zobaczymy, jak dobrze działa sztuczna inteligencja.
Więc dosłownie zobaczymy, że sztuczna inteligencja zabija potwory i stara się biec w kierunku celu.
Zobaczycie, że to będzie ekscytujące.
Oczywiście pierwsze filmy będą bardzo złe, ponieważ oko nie będzie jeszcze dużo trenowane i dlatego
bardzo szybko zostanie zabite, ale wtedy zobaczysz, że w miarę postępu treningu oko będzie coraz
lepsze i ostatecznie udaje się zabić niektóre potwory, które nie zostaną zabite.
I miejmy nadzieję, że uda nam się to osiągnąć.
W porządku, wróćmy do naszej AFL, która jest tylko jedna.
Jak widzisz, już zająłem się importowaniem wszystkich centralnych bibliotek i pakietów, które są nam potrzebne do
ich odtwarzania.
Spójrzmy więc szybko na nie jeden po drugim, ponieważ nie będziemy tego robić, ponieważ będziemy pracować
z tablicami.
To nieuniknione.
Potem rozmawialiśmy oczywiście, ponieważ implementujemy sztuczną inteligencję z pochodnią.
Następnie mamy pochodnię i moduł, który zawiera wszystkie narzędzia do implementacji sieci neuronowej.
Na przykład moduł będzie zawierał warstwy splotowe, które będą częścią naszej przyszłej
sieci neuronowej.
Następnie mamy ten, a następnie ten pakiet funkcjonalny, który ma skrót i zawiera wszystkie funkcje, które są
używane w sieci neuronowej.
Zwykle funkcje aktywacyjne będą wykorzystywać niektóre prostownicze funkcje aktywacji, ale także pewną funkcję łączenia
dla firmowych sieci neuronowych, a wszystkie te funkcje są zawarte w funkcjonalności.
Potem mamy do niego optymalizację, myślę, że użyjemy optymalizatora addon i ten
optymalizator jest zawarty w nim, a następnie najlepszym z najlepszych, torche klasy zmiennej z
modułu autografu i to wszystko Siła tego wszystkiego, ponieważ zawiera dynamiczne
wykresy pozwalające na bardzo szybkie obliczenia gradientów, nawet gradientu funkcji
kompozycji.
Więc zdecydowanie z niego skorzystamy.
Co do żołnierza w samochodzie.
Ale zaufaj mi, że Dume będzie nam bardzo potrzebna.
Sądzę, że to wszystko dla niezbędnych bibliotek, a następnie musimy zaimportować niektóre pakiety związane z otwartym
agentem i zagładą.
Więc oczywiście importujemy Jima, następnie importujemy moduł owijający biblioteki genów, a jednym z owijaczy
jest opakowanie Kypa.
To w zasadzie polega na importowaniu wszystkich narzędzi i środowisk Jima.
I wreszcie mamy ten pakiet, który musimy zaimportować i który jest bezpośrednio związany z tym.
I to jest faktyczna przestrzeń i dwa odrębne opakowania zagłady, które zasadniczo zawierają środowisko
zagłady, a dokładniej działania, które można grać.
Liczba akcji dla tej konkretnej gry, w którą zagracie.
I przypominam, że jest sześć sekcji poruszających się w lewo, ruch w prawo, skręt w lewo, w lewo, w prawo,
idź naprzód i strzelaj w ataki.
W porządku, więc w zasadzie to, co musisz zaimportować na zagładę.
I wreszcie oczywiście musimy zaimportować nasze dwa pliki wewnętrzne.
Odegraliśmy czyste doświadczenie Whyfor.
Wykonujemy wstępne przetwarzanie obrazu w celu wstępnego przetworzenia obrazów, które są niczym innym jak obrazami
ekranu.
Podczas grania w grę te obrazy zostaną wstępnie przetworzone na osoby nie będące płatnikami przekształcone do określonego formatu,
a następnie przejdą do nowego, który był splotem na takim, który był w porządku.
Sądzę więc, że teraz jesteśmy gotowi, aby rozpocząć wielką implementację tej sztucznej inteligencji, a teraz bardzo ważne jest dla mnie powiedzieć, że to
prowadzi mnie do bardzo ważnego punktu tego Munjal to to, że skoro wiesz, że powiedziałem
ci, że mamy duży wdrożenie czeka na nas.
Cóż, aby się w tym nie zgubić, potrzebujemy dobrej struktury.
I tak już podkreśliłem strukturę.
Będziemy realizować to na dwie części.
Pierwsza część dotyczy budowy sztucznej inteligencji.
To właśnie tam zrobimy mózg ai ai w mózgu.
Jak zrozumiałeś, to nic innego jak sieć neuronowa.
Znasz ten wielki CNN złożony z kilku splotowych warstw, a następnie kilka całkowicie połączonych warstw, aby
przewidzieć wyniki.
Nadal istnieją kluczowe wartości, a następnie stworzymy ciało AI.
I to jest nowe przedstawienie, które wam przynoszę.
I znów nie można się zgubić.
Zobaczysz, że im dalej będziemy postępować z kodem, tym bardziej zobaczymy strukturę, a wszystko
będzie miało sens.
Aby upewnić się, że ma to sens, potrzebujemy reprezentacji sztucznej inteligencji.
I w zasadzie ta pierwsza część budowania sztucznej inteligencji będzie składała się z trzech sekcji.
Pierwsza sekcja dotyczy tworzenia mózgu, który jest siecią neuronową.
Druga sekcja dotyczy tworzenia ciała.
I nazywam to ciałem, ponieważ jest to część, która powie AI, jak grać w akcję.
Więc najpierw wiesz, że mózg wykrywa obrazy i przewiduje wartości q.
Ale wtedy musisz określić, w jaki sposób sztuczna sztuczna inteligencja powinna odgrywać akcję i że robi to z jej wartością, tak jak
zrobiłby to ludzki organizm.
Ciało będzie więc tą częścią, w której określimy metodę grania akcji.
Na przykład dzięki naszemu samozasilającemu się samochodowi mózg był siecią neuronową, którą stworzyliśmy, a ciało było
jak gra.
Tak jest w przypadku metody Saft next.
I tutaj to samo, my zrobimy mózg i stworzymy ciało, które będzie
grało akcję.
Pozwolę ci się dowiedzieć.
Kluczową kwestią w tym wszystkim jest to, że będziemy mieli bardzo uporządkowany kod, aby nie tylko
cofnąć się i naprawdę zrozumieć, co się dzieje, ale także będziecie mogli używać go jako frameworku,
gdy tylko będziecie chcieli zbudować AI do innych celów.
W porządku.
I po zbudowaniu.
W części pierwszej przejdziemy do części 2, która będzie dotyczyła realizacji splotu tu i tam, znowu
będzie miała różne sekcje.
A jednym z nich będzie oczywiście wyszkolenie SI.
Więc nie mogę się doczekać, aby zagłębić się w to teraz.
Zaczynamy oczywiście od jednego i zaczniemy od stworzenia mózgu naszej sztucznej inteligencji.
Więc nie mogę czekać do tego czasu.
AI.