Bună ziua și bun venit din nou la Mudgal pentru a le face, ne vom pregăti acum să începem
implementarea AI.
Și, ca de obicei, primul lucru pe care trebuie să-l facem este să-i stabilim pe tatăl drept drept director de lucru.
Deci, să facem acest lucru acum pentru a putea trece la ceea ce este mai interesant.
Deci, ca de obicei pornesc pe desktop-ul meu, atunci mă duc la inteligența mea artificială, care apoi folosește modulul
pentru a face.
Și acolo mergem la ceea ce trebuie să stabilim ca un director de lucru.
Deci, haideți să facem acest lucru acum când faceți clic pe aceste două, dar aici restartați apoi kernel-ul și apoi da.
Și aici mergem.
Acum avem folderul drept ca director de lucru.
Deci, acum puteți vedea că avem patru fule, de fapt, trei mii de un dosar în acest director director
de lucru.
Deci, să începem cu prima.
Primul este oricum.
Acesta este, desigur, fișierul care va conține inteligența noastră artificială și nu este altceva decât acest
fișier aici.
Acesta este AIW-ul pe care l-am căzut în care va implementa tot ceea ce este legat de construirea unui AI și în special de
construirea unui AI AI cu profundă convoluție.
Q învățând mai mult.
Deci, practic, acolo vom avea aventura mare.
Apoi avem alți Feltz, avem al doilea etaj care este o experiență pe care o jucăm în acest fel.
Și de data aceasta am pus experiența să joace separat doar pentru că am implementat-o ​​deja și acum vrem să ne concentrăm
asupra a ceea ce este nou.
Și credeți-mă că avem multe lucruri noi de a face cu această nouă inteligență artificială, deoarece nu numai că vrem să construim
un AI AI, dar vrem să construim orice AI pentru a bate doom.
Deci vă puteți imagina că acest lucru va necesita un cod destul de avansat, așa că nu vă faceți griji.
Avem un cod mare care ne așteaptă și vei învăța multe trucuri noi.
De aceea această experiență replay truc pe care deja știți și că am aminti îmbunătățește mult de formare.
Să o punem separat în această experiență pe care am jucat-o pe care am găsit-o, astfel încât să ne putem concentra
acum pe toate noile concepte, tehnici și trucuri care ne așteaptă.
În regulă și apoi avem imaginea de pre-procesare pe care am găsit-o.
Deci, acesta este un alt fișier python care va avea grijă de procesare prealabilă sau de imagini, deoarece
știți de această dată sau voi avea ochi și asta pentru că stările de intrare nu mai sunt codificate de un vector.
Dar de data aceasta stările de intrare sunt imaginile.
Deci, primul strat al rețelei neuronale mari care va face va fi ochii și vor fi straturile
convoluționale ale rețelei noi convoluționale pentru a se asigura că aceste imagini pot fi acceptate ca intrări ale rețelei
neuronale convoluționale.
Ei bine, trebuie să le preprocesăm și astfel, acest proces va avea grijă de prelucrarea prealabilă a acestor imagini pentru
a putea intra în rețeaua neurală.
Și astfel am separat această supapă deoarece aceasta nu este direct legată de AI.
Și din nou, dorim să ne păstrăm maximul creierului în memoria noastră și să ne concentrăm pe tot ce este
legat de AI.
Deci, punem acest lucru separat, astfel încât să putem preprocesa chiar și într-o lumină bliț și să economisim
puțină energie pentru restul.
Poți să te uiți la ea dacă vrei și ai și miezurile profunde.
Ei bine, puteți să vă uitați la tutoriale practice.
Vorbim despre procesarea imaginilor.
Ei bine, aici, din nou, vrem cu adevărat să ne concentrăm atenția asupra ochiului.
Crede-mă că avem multe de făcut și, în cele din urmă, ultimul dosar.
Ei bine, asta e dosarul videoclipurilor.
Așa că acum acest dosar este gol, după cum puteți vedea.
Dar când executăm codul, în acest dosar vor fi adăugate câteva videoclipuri ale doomului de apel.
Deci, asta va fi foarte interesant pentru că vom vedea pe câteva clipuri cât de bine are AI.
Deci, vom vedea literalmente AI uciderea monștrilor și încercarea de a alerga spre obiectiv.
Veți vedea că acest lucru va fi destul de interesant.
Așa că, bineînțeles, primele videoclipuri vor fi foarte proaste, deoarece ochiul nu va fi instruit prea mult și astfel va fi
ucis foarte repede, dar atunci veți vedea că, pe măsură ce antrenamentul progresează bine, ochiul se va îmbunătăți și mai
bine și în cele din urmă va reușesc să omoare niște monștri care nu au fost uciși.
Și, sperăm, vom fi capabili să ajungem să ajungem să mergem.
Bine, deci să ne întoarcem la AFL-ul nostru, care este doar unul.
Și, după cum puteți vedea, am avut deja grijă să importați toate bibliotecile și pachetele centrale de care trebuie să
le jucăm.
Așadar, să aruncăm o privire rapidă la ele unul câte unul, pe care nu le avem, desigur, pentru că vom lucra
cu tablouri.
Asta e inevitabil.
Apoi am vorbit, desigur, pentru că implementăm AI cu o torță.
Apoi avem torta care și un modul care conține toate instrumentele pentru implementarea unei rețele neuronale.
De exemplu, modulul va conține straturile convoluționale care vor face parte din viitoarea noastră
rețea neurală.
Atunci avem acel pachet funcțional care are o comandă rapidă și care conține toate funcțiile care sunt
utilizate într-o rețea neuronală.
De obicei, funcțiile de activare vor utiliza câteva funcții de activare rectificatoare, dar și o funcție
de grupare pentru rețelele neuronale ale companiei și toate aceste funcții sunt conținute în funcționale.
Apoi, avem până la el, care este, desigur, pentru optimizator Cred că vom folosi un optimizator de addon
și acest optimizator este conținut în el și apoi cel mai bun dintre cei mai buni prin torche de clasă
variabilă din modulul de autograf și asta e tot puterea totului pentru că asta conține graficele dinamice
care permit efectuarea unor calcule foarte rapide ale gradientilor chiar și a gradientului funcțiilor
de compoziție.
Deci, cu siguranță o vom folosi.
În ceea ce privește soldatul în mașină.
Dar crede-mă pentru Dume că vom avea nevoie de asta foarte rău.
Cred că asta e tot pentru bibliotecile esențiale, atunci avem nevoie să importăm unele pachete legate de agentul
deschis și doom.
Așa că, bineînțeles, noi importăm Jim, apoi importăm un modul de împachetare a bibliotecii de gene, iar unul dintre
aceste împachetări este ambalajul Kyp.
Deci, asta înseamnă să importăm toate instrumentele și mediile lui Jim.
Și, în sfârșit, avem acest pachet pe care trebuie să-l importăm și care are legătură directă cu a face.
Și acesta este spațiul propriu-zis și două discrete ale învelișului doom care conține, în esență, mediul de
doom și mai precis acțiunile care pot fi jucate.
Numărul de acțiuni pentru acest joc pe care îl vom juca.
Și am reamintit că există șase secțiuni mișcare stânga mișcare dreapta virați stânga virați dreapta mergeți
înainte și trageți atac.
În regulă, așa că, în principiu, trebuie să importați pentru doom.
Și apoi, în sfârșit, trebuie, bineînțeles, să importăm experiența noastră cu două fișiere interne.
Am jucat o experiență pură de tip Whyfor.
Redăm o pre-procesare a imaginilor pentru a preprocesa imaginile care nu sunt altceva decât imaginile
ecranului.
Când joci jocul și aceste imagini vor fi pre-procesate transformate în non-plătitori remodelat la un anumit format și apoi
vor merge la cel nou, care a fost convolutional pe unul care a fost în regulă.
Așa că acum cred că am fost gata să începem implementarea mare a acestui AI și acum este foarte important să vă spun că asta
mă duce la punctul foarte important al acestui Munjal este că, deoarece știți că v-am spus
că avem un mare punerea în aplicare ne așteaptă.
Ei bine, pentru a nu ne pierde în toate acestea avem nevoie de o structură bună.
Și așa am subliniat deja structura.
Vom implementa acest lucru în două părți.
Prima parte va consta în construirea AI.
Deci, acolo vom face creierul al ai în creier.
După cum ați înțeles, nu este altceva decât rețeaua neurală.
Știți acest CNN mare compus din niște straturi convoluționale și apoi unele straturi conectate complet pentru
a prezice ieșirile.
Există încă valorile cheie și apoi vom face corpul AI.
Și asta e noua reprezentare pe care ți-o aduc.
Și asta din nou nu se va pierde.
Veți vedea că cu cât progresăm cu codul, cu atât mai mult vom vedea structura și totul va avea sens
în cele din urmă.
Și pentru a ne asigura că avem sens avem nevoie de o reprezentare a AI.
Și, în principiu, această primă parte a construirii AI va fi compusă din trei secțiuni.
Prima secțiune va fi despre crearea creierului care este rețeaua neurală.
A doua secțiune se referă la realizarea corpului.
Și o numesc corpul, pentru că aceasta este partea care va spune AI cum să joace acțiunea.
Deci știi mai întâi că ai creierul care detectează imaginile și prezice valorile q.
Dar trebuie să specificați modul în care AI ar trebui să joace acțiunea și că o face cu valoarea pe care o
va face corpul uman.
Deci, corpul va fi partea în care vom specifica modul de joc al acțiunii.
De exemplu, cu masina noastră cu auto-conducere, creierul era o rețea neuronală pe care am făcut-o și corpul a fost cum
a fost jucată acțiunea.
Aceasta este următoarea metodă Saft.
Și aici este același lucru că vom face un creier și vom face un organism care va
juca acțiunea.
Te voi lăsa să afli.
Dar punctul cheie în toate acestea este că vom avea un cod foarte structurat, astfel încât nu numai să puteți
face un pas înapoi și să înțelegeți cu adevărat ce se întâmplă, dar și veți putea să-l utilizați ca
cadru ori de câte ori doriți să construiți AI pentru alte scopuri.
In regula.
Și după construirea.
În prima parte vom trece la partea a 2-a, care va fi în legătură cu punerea în aplicare a convoluției aici și acolo
din nou vor avea secțiuni diferite.
Și unul dintre ei va fi, bineînțeles, să antreneze AI.
Așa că nu pot să aștept să mă scufund în ea acum.
Vom începe cu unul evident și vom începe prin a face creierul AI-ului nostru.
Așa că nu pot aștepta până atunci.
AI.