Olá e bem-vindo novamente para Mudgal para fazê-los, agora vamos nos preparar para iniciar a implementação de
nossa AI.
E, como de costume, a primeira coisa que precisamos fazer é definir o pai certo como diretório de trabalho.
Então, vamos fazer isso agora para que possamos avançar para o que é mais interessante.
Então, como de costume, eu começo na minha área de trabalho, então eu vou para a minha inteligência artificial que a pasta, então,
o módulo agora faz.
E nós vamos ao que temos que definir como um diretório de trabalho.
Então, vamos fazer isso agora, clicamos nesses dois, mas aqui, então, reinicie o kernel e depois sim.
E aqui vamos nós.
Agora temos a pasta certa como um diretório de trabalho.
Então agora você pode ver que temos quatro fúcsia bem, na verdade, três mil uma pasta nesta pasta do
diretório de trabalho.
Então vamos começar com o primeiro.
O primeiro é de qualquer forma.
Esse é, naturalmente, o arquivo que conterá nossa inteligência artificial e isso não é mais do que esse
arquivo aqui.
Esse é o AIW em que vou implementar tudo o que está relacionado com a construção de uma IA e, especialmente, a criação de
uma AI AI com o convolucional profundo.
Q aprendendo mais.
Então, basicamente, é aí que teremos a grande aventura.
Então temos algum outro Feltz, temos o segundo andar, que é a experiência que jogamos dessa forma.
E, desta vez, eu coloco a experiência para jogar separadamente, porque já a implementamos e agora
queremos nos concentrar nos novos.
inteligência artificial, porque não só queremos criar uma AI AI, mas queremos construir qualquer AI para vencer o destino.
E confie em mim, temos muitas coisas novas a fazer com essa nova
Então, você pode imaginar que isso exigirá algum código bastante avançado, portanto, não se preocupe.
Nós temos um código grande esperando por nós e você aprenderá muitos truques novos.
É por isso que essa experiência replay o truque que você já conhece e que eu lembro melhora muito o treinamento.
Bem, vamos colocá-lo separadamente nesta experiência que jogamos que encontrei para que possamos concentrar-nos agora em todas
as novas técnicas e truques de conceitos que nos esperam.
Tudo bem e depois temos o pré-processamento de imagem que encontrei.
ter olhos e isso é porque os estados de entrada não são mais codificados por um vetor.
Então, esse é outro arquivo python que cuidará de pré-processamento ou imagens, porque você conhece esse tempo ou eu vou
Mas desta vez os estados de entrada são as imagens.
Assim, a primeira camada da grande rede neural que será feita será os olhos e serão as
camadas convolutivas da nova rede convolutiva para garantir que essas imagens possam ser aceitas como entradas da rede
neural convolutiva.
Bem, precisamos preprocessá-los e, portanto, este fight cuidará de pré-processamento dessas imagens para que elas
possam entrar na rede neural.
E então eu separei essa válvula porque isso não está diretamente relacionado à AI.
E novamente, queremos manter o máximo do nosso cérebro em nossa memória e nosso foco em tudo o que
está relacionado à AI.
Então, estamos colocando isso separadamente para que possamos processar até apenas uma luz de flash e
economizar energia pelo resto.
Você pode dar uma olhada se quiser e você também tem os núcleos profundos.
Bem, você pode dar uma olhada nos tutoriais práticos.
Falamos sobre processamento de imagens.
Bem, aqui novamente, realmente queremos nos concentrar nos olhos.
Confie em mim, temos muito a fazer e, eventualmente, a última pasta.
Bem, essa é a pasta de vídeos.
Então, agora, esta pasta está vazia, como você pode ver.
Mas quando executamos o código, alguns vídeos da apelação serão adicionados a esta pasta.
Então, isso será muito emocionante porque veremos em alguns vídeos o quão bem a AI está fazendo.
Então, literalmente, veremos a AI matando os monstros e tentando correr para o objetivo.
Você vai ver que isso será bastante emocionante.
bem, o olho ficará melhor e melhor e, eventualmente, será conseguem matar alguns monstros que não são mortos.
Então, é claro, os primeiros vídeos serão muito ruins, porque o olho ainda não será treinado e,
assim, será morto muito rápido, mas então você verá que, como o treinamento está progredindo
E espero que possamos conseguir chegar ao alcance.
Tudo bem, então vamos voltar para a nossa AFL, que é apenas uma.
E como você pode ver, eu já cuidei de importar todas as bibliotecas e pacotes centrais que precisamos
para tocá-los.
Então vamos dar uma rápida olhada neles, um a um, claro que não temos, porque vamos trabalhar
com arrays.
Isso é inevitável.
Então conversamos, claro, porque estamos implementando o AI com uma tocha.
Então temos a tocha que e um módulo que contém todas as ferramentas para implementar uma rede neural.
Assim, por exemplo, o módulo conterá as camadas convolutivas que serão parte de nossa
rede neural futura.
Então, temos isso e depois aquele pacote funcional que tem um atalho e que contém todas as funções que são
usadas em uma rede neural.
funções de pool para as redes neurais da empresa e todas essas funções estão contidas em funcional.
Assim, normalmente, as funções de ativação estarão usando algumas funções de ativação de retificação, mas também algumas
Então, temos até ele o que, claro, é para otimizador, acho que vamos usar um otimizador de complementos e
este otimizador está contido em cima dele e, em seguida, o melhor do melhor por torche a classe de variável
do módulo de autógrafos e isso é tudo o poder de tudo, porque isso é o que
contém os gráficos dinâmicos permitindo realizar cálculos muito rápidos dos gradientes, mesmo o gradiente de
funções de composição.
Então, definitivamente vamos usá-lo.
Quanto ao soldado no carro.
Mas confie em mim para Dume, vamos precisar disso muito mal.
Eu acho que é tudo para as bibliotecas essenciais, então precisamos importar alguns pacotes relacionados ao agente
aberto e à destruição.
Então, é claro, importamos Jim, então importamos algum módulo de wrappers da biblioteca de genes e um
desses wrappers é Kyp wrapper.
Então é basicamente para importar todas as ferramentas e ambientes de Jim.
E, finalmente, temos esse pacote que precisamos importar e que está diretamente relacionado a fazer.
invólucro de doom que basicamente contém o ambiente da destruição e mais especificamente as ações que podem ser jogadas.
E esse é o espaço real e dois discretos do
O número de ações para este jogo específico que vamos jogar.
E lembro que há seis seções movem para a esquerda movem para a direita vire à esquerda vire à direita, mova-se
para a frente e atira o ataque.
Tudo bem, então é basicamente o que você precisa importar para o destino.
E, finalmente, é claro que precisamos importar nossa experiência de dois arquivos internos.
Nós tocamos uma experiência pura de Whyfor.
pré-processamento de imagem para pré-processar as imagens que não são senão as imagens da tela.
Reproduzimos um
Ao jogar o jogo e essas imagens serão pré-processadas, convertidas em não pagadores remodeladas para um determinado
formato e depois irão para o novo que foi convolutivo em uma que estava bem.
Então, acho que agora estávamos prontos para iniciar a grande implementação desta IA e agora é muito importante para mim dizer-lhe que isso
me leva ao ponto muito importante deste Munjal é que, desde que você sabe, eu disse
que temos um grande implementação esperando por nós.
Bem, para não se perder em tudo isso, precisamos de uma boa estrutura.
E então eu já destaquei a estrutura.
Vamos implementar isso em duas partes.
A primeira parte será sobre a construção da AI.
Então é aí que vamos fazer o cérebro do ai ai no cérebro.
Como você entendeu, não é senão a rede neural.
Você conhece essa grande CNN composta de algumas camadas convolutivas e, em seguida, algumas camadas totalmente conectadas para
prever as saídas.
Ainda existem os valores-chave e então vamos fazer o corpo da AI.
E essa é a nova representação que estou trazendo para você.
E isso é novamente para não se perder.
Você verá que quanto mais avançarmos com o código, mais veremos a estrutura e tudo
terá sentido no final.
E para ter certeza de que faz sentido precisamos de uma representação da AI.
E, basicamente, esta primeira parte da construção da AI será composta por três seções.
A primeira seção será sobre fazer o cérebro que é a rede neural.
A segunda seção será sobre como fazer o corpo.
E eu chamo isso de corpo, porque essa é a parte que vai dizer à AI como jogar a ação.
Então você sabe primeiro que você tem o cérebro que detecta as imagens e prediz os valores de q.
Mas, então, você precisa especificar como a AI deve desempenhar a ação e que ela faz com o seu valor
como o corpo humano faria.
Então, o corpo será a parte em que vamos especificar o método de ação.
Então, por exemplo, com nosso carro de auto-condução, o cérebro era uma rede neural que fizemos e o corpo era como
a ação era tocada.
Isso é com o próximo método de Saft.
o mesmo que vamos criar um cérebro e vamos fazer um corpo que jogará a ação.
E aqui é
Vou deixar você descobrir.
Mas o ponto-chave em tudo isso é que teremos um código muito estruturado para que não só você
possa dar um passo atrás e realmente entender o que está acontecendo, mas também você poderá usá-lo
como uma estrutura sempre que quiser construir o AI para outros fins.
Tudo bem.
E depois de construir o.
a segunda parte, que será sobre a implementação do convolucional aqui e ali novamente, terão diferentes seções.
Na primeira parte, passaremos para
E um deles será, naturalmente, para treinar a AI.
Então eu não posso esperar para mergulhar nisso agora.
Vamos começar com um obviamente e vamos começar fazendo o cérebro de nossa IA.
Então eu não posso esperar até então.
AI.