Hola y bienvenidos de nuevo a Mudgal para hacerlos, ahora nos pondremos listos para comenzar la implementación de
nuestra IA.
Y como de costumbre, lo primero que tenemos que hacer es configurar el padre correcto como directorio de trabajo.
Así que hagámoslo ahora para poder pasar a lo que es más interesante.
Así que, como de costumbre, empiezo en mi escritorio y luego voy a mi inteligencia artificial esa carpeta y luego
módulo que ahora hago.
Y allí vamos a lo que tenemos que establecer como un directorio de trabajo.
Así que hagamos esto ahora, hagamos clic en estos dos, pero luego reinicie Kernel y luego sí.
Y aquí vamos.
Ahora tenemos la carpeta correcta como directorio de trabajo.
Así que ahora puedes ver que tenemos cuatro foules y en realidad tres mil una carpeta en esta carpeta de
directorio de trabajo.
Comencemos con el primero.
El primero es de una u otra forma.
Ese es, por supuesto, el archivo que contendrá nuestra inteligencia artificial y no es más que este
archivo aquí.
Ese es el AIW en el que caí, que implementará todo lo relacionado con la construcción de una IA y especialmente la construcción de
una AI AI con la profunda convolución.
Q aprendiendo más.
Entonces, básicamente, allí es donde tendremos la gran aventura.
Luego tenemos otro Feltz, tenemos el segundo piso, que es la experiencia que jugamos de esa manera.
Y esta vez puse la experiencia para jugar por separado solo porque ya lo implementamos y ahora
queremos enfocarnos en las novedades.
porque no solo queremos construir una AI AI sino que queremos construir cualquier IA para vencer a la perdición.
Y créeme, tenemos muchas cosas nuevas que hacer con esta nueva inteligencia artificial
Así que puedes imaginar que esto requerirá un código bastante avanzado, así que no te preocupes.
Tenemos un gran código esperándonos y aprenderás muchos trucos nuevos.
Es por eso que este truco de repetición de experiencia que ya conoces y que recuerdo te ayuda mucho en la capacitación.
Bueno, pongámoslo por separado en esta experiencia que jugamos que encontré para que ahora podamos enfocarnos en
todos los nuevos conceptos, técnicas y trucos que nos esperan.
Está bien y luego tenemos el preprocesamiento de imágenes que encontré.
o tendré ojos y eso se debe a que los estados de entrada ya no están codificados por un vector.
Así que ese es otro archivo de Python que se encargará del preprocesamiento o de las imágenes porque sabes que esta vez
Pero esta vez los estados de entrada son las imágenes.
Entonces, la primera capa de la gran red neuronal que creará serán los ojos y serán las capas
convolucionales de la nueva red convolucional para asegurarse de que estas imágenes puedan ser aceptadas como entradas de la
red neuronal convolucional.
Bueno, tenemos que preprocesarlos y por lo tanto este grupo se encargará de preprocesar estas imágenes para que
puedan ingresar a la red neuronal.
Y entonces separé esta válvula porque esto no está directamente relacionado con la IA.
Y de nuevo queremos mantener el máximo de nuestro cerebro en nuestra memoria y nuestro enfoque en todo lo
relacionado con la IA.
Así que estamos colocando esto por separado para que podamos preprocesar incluso en una luz de flash y ahorrar algo
de energía para el resto.
Puede echarle un vistazo si lo desea y también tiene los núcleos profundos.
Bueno, puedes echar un vistazo a los tutoriales prácticos.
Hablamos de procesamiento de imágenes.
Bueno, una vez más, realmente queremos enfocarnos en el ojo.
Confía en que tenemos mucho que hacer y, finalmente, la última carpeta.
Bueno, esa es la carpeta de videos.
Así que ahora esta carpeta está vacía como puedes ver.
Pero cuando ejecutamos el código, algunos videos de Apelin Doom se agregarán a esta carpeta.
Eso será muy emocionante porque veremos en algunos videos qué tan bien está funcionando la IA.
Así que literalmente veremos a la IA matando a los monstruos e intentando correr hacia la meta.
Vas a ver que esto será muy emocionante.
progresa bien, la vista mejorará y, con el tiempo, mejorará. logran matar a algunos monstruos que no mueren
Así que, por supuesto, los primeros videos serán muy malos porque el ojo no se entrenará mucho
todavía y se matará muy rápido, pero luego verás que a medida que el entrenamiento
Y con suerte podremos lograrlo.
De acuerdo, volvamos a nuestra AFL, que es solo una.
Y como pueden ver, ya me encargué de importar todas las bibliotecas y paquetes centrales que necesitamos
para reproducirlos.
Así que echemos un vistazo a ellos uno por uno, por supuesto no tenemos ninguno porque trabajaremos
con matrices.
Eso es inevitable.
Luego hablamos por supuesto porque estamos implementando la IA con una linterna.
Luego tenemos la antorcha y un módulo que contiene todas las herramientas para implementar una red neuronal.
Entonces, por ejemplo, el módulo contendrá las capas convolucionales que formarán parte de nuestra
futura red neuronal.
Luego tenemos ese y luego ese paquete funcional que tiene un atajo y que contiene todas las funciones que se
usan en una red neuronal.
de agrupamiento para las redes neuronales de la compañía y todas estas funciones están contenidas en funcional.
Por lo general, las funciones de activación utilizarán algunas funciones de activación rectificadoras, pero también algunas funciones
Entonces tenemos que depender de él, que por supuesto es optimizador. Creo que utilizaremos un optimizador de complementos y
este optimizador está incluido en él y luego lo mejor de lo mejor mediante la clase variable del módulo de
autógrafos y eso es todo. el poder de todo porque eso es lo que contiene los gráficos
dinámicos que permiten realizar cálculos muy rápidos de los gradientes, incluso el gradiente de las
funciones de composición.
Así que definitivamente lo usaremos.
En cuanto al soldado en auto.
Pero confía en mí para Dume lo necesitaremos muy mal.
Supongo que eso es todo para las bibliotecas esenciales, entonces tenemos que importar algunos paquetes relacionados con
agente abierto y fatalidad.
Así que, por supuesto, importamos Jim, luego importamos algunos módulos de envoltorios de la biblioteca de genes y uno de estos
envoltorios es el envoltorio de Kyp.
Entonces eso es básicamente importar todas las herramientas y entornos de Jim.
Y finalmente tenemos este paquete que necesitamos importar y que está directamente relacionado con hacer.
la envoltura doom que básicamente contiene el ambiente de fatalidad y más específicamente las acciones que se pueden jugar.
Y ese es el espacio real y dos discretos de
La cantidad de acciones para este juego específico que vamos a jugar.
Y recuerdo que hay seis secciones mover izquierda mover derecha girar a la izquierda girar a la
derecha avanzar y disparar ataque.
De acuerdo, entonces eso es básicamente lo que necesitas importar para el destino.
Y finalmente, por supuesto, necesitamos importar nuestra experiencia de dos archivos internos.
Jugamos una experiencia pura de Whyfor.
preprocesamiento de imagen para preprocesar las imágenes que no son más que las imágenes de la pantalla.
Jugamos un
Al jugar al juego, estas imágenes se procesarán previamente y se convertirán en no pagos configurados en un
formato determinado y luego irán al nuevo que fue convolucional en uno que estaba bien.
Así que ahora creo que estábamos listos para comenzar la gran implementación de esta IA y ahora es muy importante para mí
contarles que eso me lleva al punto muy importante de esto. Munjal es que, como
saben, les dije que tenemos un gran implementación esperándonos.
Bueno, para no perdernos en todo esto, necesitamos una buena estructura.
Y entonces ya destaqué la estructura.
Vamos a implementar esto en dos partes.
La primera parte será sobre la construcción de la IA.
Entonces ahí es donde haremos que el cerebro del ai ai en el cerebro.
Como usted entendió, no es más que la red neuronal.
Usted conoce esta gran CNN compuesta de algunas capas convolucionales y luego algunas capas completamente conectadas para
predecir las salidas.
Todavía hay valores clave y luego crearemos el cuerpo de la IA.
Y esa es la nueva representación que te traigo.
Y eso una vez más para no perderse.
Verás que cuanto más avancemos con el código, más veremos la estructura y todo tendrá
sentido al final.
Y para asegurarse de que tenga sentido, necesitamos una representación de la IA.
Y, básicamente, esta primera parte de la construcción de la IA se compone de tres secciones.
La primera sección será sobre hacer que el cerebro sea la red neuronal.
La segunda sección será sobre hacer el cuerpo.
Y lo llamo el cuerpo porque esta es la parte que le dirá a la IA cómo jugar la acción.
Entonces sabes primero que tienes el cerebro que detecta las imágenes y predice los valores q.
Pero luego necesitas especificar cómo la IA debería jugar la acción y que lo hace con su valor como lo
haría un cuerpo humano.
Entonces el cuerpo será la parte donde especificaremos el método de jugar la acción.
Entonces, por ejemplo, con nuestro automóvil autoconducido, el cerebro era una red neuronal que creábamos y el cuerpo era la forma en que
se jugaba la acción.
Eso es con el siguiente método de Saft.
lo mismo, vamos a hacer un cerebro y vamos a hacer un cuerpo que juegue la acción.
Y aquí es
Te dejaré averiguarlo.
Pero el punto clave de todo esto es que tendremos un código muy estructurado para que no solo
pueda dar un paso atrás y comprender realmente lo que está sucediendo, sino que también podrá usarlo
como marco siempre que desee construir el AI para otros fines.
Todo bien.
Y después de construir el.
a la parte 2, que tratará de implementar la convolucionalidad aquí y allá, tendrá diferentes secciones.
En la primera parte pasaremos
Y uno de ellos será, por supuesto, entrenar a la IA.
Así que no puedo esperar para sumergirme ahora.
Vamos a comenzar con uno obviamente y vamos a comenzar haciendo el cerebro de nuestra IA.
Entonces no puedo esperar hasta entonces.
AI.