مرحبًا ومرحبًا بكم في الجزء الأول من هذا الجزء الأول من تنفيذ الجزء الأول لبناء الذكاء الاصطناعي
وكما ترون ، فقد أضفت بالفعل بُعدًا في هيكل هذا التنفيذ مع الأقسام الثلاثة المكونة للجزء الأول والتي
توضح بوضوح كيف سنقوم ببناء هذا .
سنقوم أولاً بصنع الدماغ الذي ليس سوى الشبكة العصبية.
ثم سنصنع الجسم الذي سيحدد كيف سيتم لعب الإجراءات.
وبعد ذلك بمجرد أن يكون لدينا الدماغ والجسم ، سنقوم بتجميعهم لصنع الذكاء الاصطناعي ، والذي سيكون في
القسم الأخير من هذا الجزء الأول.
حتى الآن يمكنك بالفعل الحصول على رؤية جيدة لهيكل هذا التنفيذ.
أولاً نصنع الدماغ ، ثم نصنع الجسم ، ثم نجمعه لنصنع الذكاء الاصطناعي.
وبعد ذلك في هذا الدرس التعليمي ، سنبدأ بالقسم الأول الذي يدور حول تكوين الدماغ وهذا
سيأخذنا إلى البرامج التعليمية.
يمكنك أن تتخيل أن صنع دماغ ليس مثل صنع كعكة.
لذلك سيتطلب هذا أكثر من برنامج تعليمي واحد.
وبالطبع ، كالعادة ، سنقوم بتمثيل هذا الدماغ مع الفصل لأننا سنحتاج إلى عدة وظائف ومن أجل
الحصول على هيكل من عدة وظائف سيتم تنظيمها في نوع من التعليمات ، حسنًا ، بالطبع نحتاج فصل
دراسي ، وهذا مثالي ، لأنه بمجرد أن نجعل هذا الفصل جيدًا ، سنكون قادرين
على إنشاء العديد من الأدمغة كما نريد بمجرد إنشاء بعض الكائنات من هذه الفئة.
لذا مرة أخرى ، تعتبر الفصول في Python وبشكل عام في لغات البرمجة الموجهة للكائنات عملية للغاية
لأنك تصنع نموذجك لشيء تريد بناءه ومن ثم يمكنك إنشاء العديد من الكائنات كما تريد
، وستحصل على جميع الميزات التي تحددها في الفصل.
وبالنسبة لأدمغتنا ، فإن الميزات ستكون بالطبع.
حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، بنية الشبكة العصبية ، والتي أذكرها ستكون CNN وبالطبع الوظائف المختلفة
مثل ، على سبيل المثال ، تمرير الإشارات من الخلايا العصبية المدخلة إلى الخلايا العصبية الناتجة.
هذا ما نقوم به بالطبع ، الوظيفة الرابعة التي سنقوم بها.
لنفعل هذا ، لنبدأ في صنع الدماغ.
سيكون هذا مثيرًا جدًا.
إنه أحد أجزائي المفضلة ، وبالتالي دعنا ندخله مباشرة.
لذلك سنبدأ بتقديم فصل ، بالطبع ، وسنسمي هذا الفصل.
حسنًا ، لقد ترددت في تسميته دماغًا ، لكن لنكن أكثر مباشرة ودعونا نسميها CNN ، لأن الدماغ في الواقع
عبارة عن شبكة CNN ، شبكة عصبية تلافيفية.
لذلك كما تريد ، يمكنك تسميته دماغًا إذا كنت تريد ذلك.
لكننا نعرف الآن على الأقل ما نبنيه.
وسي إن إن بالنسبة لشبكة السيارة ذاتية القيادة سوف ترث من وحدة GN.
لذلك تذكر أن وحدة DN هي ما قمنا باستيراده هنا ونريد أن نكون قادرين على استخدام جميع أدوات وحدة المحرك هذه
، وبالتالي نريد استخدام هذه التقنية في البرمجة الموجهة للكائنات ، وهي الوراثة
والتي تتيح لنا ، كما تعلمون ، حسنًا ، استخدم جميع الأدوات من فئة الوالدين.
وستكون هذه الفئة الرئيسية عبارة عن وحدة RN DOT.
هناك نذهب.
والآن يمكننا استخدام جميع أدوات وكائنات وحدة الملاحظات.
حسنا.
والآن بعد أن أصبح لدينا ميراثنا ، يمكننا الذهاب إلى الفصل لعمل وظيفتنا الأولى.
وكما تعتقد على الأرجح ، فإن الوظيفة الأولى هي وظيفة init التي ستحدد جميع متغيرات كائنات
الدماغ المستقبلية في المستقبل ، كائنات CNN التي سيتم إنشاؤها.
حسنًا ، لنفعل هذا التعريف ثم إلى هذه الدورة التدريبية لتأكيد التسطير مرة أخرى والآن نحتاج إلى إدخال بعض
المتغيرات.
أولًا ، المتغير الأول سيكون الذات.
هذا بالطبع للإشارة إلى الكائن.
الآن أعتقد أنك مرتاح جدًا لهذا الأمر.
ثم سنضيف متغيرًا آخر ، وهو عدد الإجراءات في البيئة الغبية.
لذلك سنسميها إجراءات رقمية ، عددًا من الإجراءات.
وفي الواقع ، هذا المتغير ليس إلزاميًا لوظيفة init.
إنه فقط إذا كنت ترغب في اختبار واجهة برمجة التطبيقات التي سنبنيها على بيئات أخرى ، حسنًا
، سيكون هذا عمليًا للغاية لأننا سنستورد هذا العدد من الإجراءات المتغيرة من أغلفة بيئة Dhoom مع اثنين من العناصر
المنفصلة.
وعند القيام بذلك ، كما تعلم ، سنقوم بإدخال اسم البيئة المهلكة بصفر.
وبالتالي ، إذا كنت ترغب في تجربة هذا في بيئات عذاب أخرى واللعب في ألعاب أخرى ، فلن يكون لديك أي شيء
تفعله لأن هذا العدد من الإجراءات سيحصل مباشرة على عدد الإجراءات في بيئة
الهلاك التي ستلعبها مع.
حسنًا ، هذا هو كل ما يتعلق بعاملي هذه الدالة init.
لذا يمكننا الآن الدخول إلى الداخل ونتذكر الآن ما يتعين علينا القيام به.
أول شيء يتعين علينا القيام به هو تنشيط الوراثة بالوظيفة الفائقة.
لذلك هذا تمامًا مثل السيارة ذاتية القيادة.
نأخذ الوظيفة الفائقة.
ثم نبدأ في الداخل بإدخال الفئة التي ستحدد الشبكة العصبية ، وهي CNN.
ثم يتعين علينا إدخال self للإشارة إلى الكائن.
لكن تذكر بعد ذلك ، هذا ليس كل ما نحتاجه لإضافة نقطة هنا ثم وظيفة init مع بعض الأقواس.
ومن خلال القيام بذلك نقوم بتنشيط الميراث والآن يمكننا استخدام جميع الأدوات من الوحدة النهائية.
حسنًا ، أعتقد الآن أن الوقت قد حان لبناء بنية الشبكة العصبية.
وهكذا ، كما تتذكر ، سنقوم ببناء CNN ، شبكة عصبية تلافيفية ، ببساطة لأن هذه المرة سيكون
للذكاء الاصطناعي عيون وعيون الذكاء الاصطناعي ستكون الطبقات التلافيفية لهذه الشبكة العصبية التلافيفية.
وبعد ذلك ، بعد أن يتخيل الذكاء الاصطناعي الصور مع الطبقات التلافيفية ، فإنه سيمرر الإشارات
إلى شبكة عصبية اصطناعية كلاسيكية.
لذلك هذا هو ما كان لدينا من قبل مع طبقات متصلة بالكامل ، وهذا هو المكان الذي سيحاول
فيه التنبؤ بقيم التلميح لكل إجراء ممكن يمكننا لعبه.
لذلك لديك الهندسة المعمارية في الاعتبار.
أولاً ، سيكون لدينا بعض الطبقات التلافيفية ثم بعض الطبقات المتصلة بالكامل ، وسيكون
هذا هو دماغ الذكاء الاصطناعي لدينا.
إذن ما الذي سنفعله لنكون قادرين على التراجع عما نصنعه؟
حسنًا ، دعنا نصنع هذه البنية باستخدام المتغيرات التي نريد إنشاءها.
لذا في الواقع ، بالحديث عن هذه البنية ، سنقوم ببناء شبكة CNN بثلاث طبقات تلافيفية ، ثم بعد
تلك الطبقة المخفية ، هذا يعني أننا سنحتاج إلى ثلاث وصلات تلافيفية
واتصالين كاملين.
وبالحديث عن الروابط ، هذا بالضبط ما نحن على وشك تحديده.
ستكون هذه متغيرات فئة CNN الخاصة بنا.
وبالتالي ، الآن ، سأقوم بتعريف خمسة متغيرات ، ثلاثة للوصلات التلافيفية
واثنان للوصلات الكاملة.
لذلك دعونا نفعل هذا.
سنبدأ بالروابط التلافيفية.
لذلك سأسميهم التفاف نقطة ذاتية واحد.
سأقوم بنسخ ذلك و.
باشرهم في الأسفل وها نحن ذا.
الالتواء الذاتي الثاني والالتفاف الذاتي الثالث.
هذه هي روابط الالتفاف لدينا.
إذن هذا الالتفاف الأول هنا سوف يطبق بعض الالتواء على الصور المدخلة للحصول على الطبقة التلافيفية
الأولى ، ثم الالتفاف الثاني.
سيأخذ اثنان هنا الطبقة التلافيفية الأولى كمدخلات ، ومن خلال تطبيق بعض الالتفاف مرة أخرى
، ستنشئ طبقة تلافيفية ثانية.
وفي هذه الطبقة التلافيفية سنحصل على بعض الصور الجديدة ، كل واحدة منها تكتشف ميزة واحدة محددة.
لذلك سوف نحصل على هذه الصور الجديدة في طبقة تلافيفية.
ثم سنقوم بتطبيق هذا الالتفاف هنا لربط هذه الصور الجديدة من هذه الطبقة التلافيفية الأولى
ببعض الصور الجديدة لطبقة تلافيفية ثانية.
وهذه الصور الجديدة ، مرة أخرى ، ستكتشف بعض الميزات في صور الطبقة التلافيفية الأولى.
لذلك فهو فقط لتعزيز اكتشاف الميزات ثم إلى صور الطبقة التلافيفية الثانية.
نطبق الالتفاف الثالث هنا لنحصل لكل منها على المزيد من الصور التي تكشف عن المزيد من الميزات داخل
الصور المدخلة.
وكلما فعلنا ذلك أكثر ، كلما طبقنا بعض التلافيف على طبقات مختلفة من الصور.
حسنًا ، كلما تمكنا من اكتشاف بعض الميزات.
وهذه هي الطريقة من خلال اكتشاف الميزات ، سوف يفهم الذكاء الاصطناعي مكان الوحوش ، وأين يجب
أن تطلق النار لقتلهم ، وإلى أين يجب أن تذهب.
سوف يكتشف أيضًا الجدران والعقبات ، حسنًا ، حرفيًا إلى أين يجب أن تذهب.
وذلك بفضل ما تكتشفه كل هذه الطبقات التلافيفية في صور الإدخال الأصلية.
حسنا.
هذا هو جزء الالتفاف من CNN.
لكن تذكر بعد ذلك بعد الطبقات التلافيفية ، أنه يتعين علينا تسوية جميع وحدات البكسل التي تم الحصول عليها من خلال سلسلة مختلفة
من التلافيفات التي تم تطبيقها.
ومن خلال تسطيح كل مصفوفات البكسل ، نحصل على هذا المتجه الضخم الذي سيصبح مدخلات لشبكة عصبية
اصطناعية كلاسيكية.
وهذا هو المكان الذي نحصل فيه على طبقاتنا المتصلة بالكامل وبالتالي روابطنا الكاملة.
والآن ما يتعين علينا القيام به هو إنشاء متغيرين جديدين لأننا سنحصل على طبقة مخفية واحدة في هذه الشبكة العصبية
الاصطناعية الكلاسيكية التي تأتي بعد ذلك.
وبالتالي ، نحتاج إلى اتصال كامل واحد من هذا المتجه المسطح الضخم إلى هذه الطبقة المخفية
ووصلة ثانية كاملة بين هذه الطبقة المخفية وطبقة الإخراج المكونة من الخلايا العصبية الناتجة
التي تمثل قيم الإشارات.
لذلك دعونا نجعل هذه الوصلات 2/1 وبعد ذلك سنحدد كل هذه الروابط.
أما بالنسبة للسيارة ذاتية القيادة ، فسنطلق عليها اسم النقطة الذاتية FC one ثم النقطة الذاتية FC two.
حسنًا ، لدينا الآن جميع المتغيرات الخاصة بنا والآن ما يتعين علينا القيام
به هو بالطبع تحديدها مع فئات وحدة RN.
هذا يعني أننا سننشئ أساسًا بنية الشبكة العصبية وهذا ما سنفعله في البرنامج
التعليمي التالي.
حتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.