Halo dan selamat datang di bagian pertama implementasi AI bagian satu ini membangun AI.
Dan seperti yang Anda lihat, saya sudah menambahkan dimensi dalam struktur lekukan ini dengan tiga bagian yang menyusun Bagian
1 yang dengan jelas menunjukkan bagaimana kita akan membangun AI ini.
Pertama kita akan membuat otak.
Tidak ada yang lain selain jaringan saraf maka kita akan membuat tubuh yang akan menentukan
bagaimana tindakan akan dimainkan.
Dan setelah kita memiliki otak dan tubuh kita akan mengumpulkan mereka untuk membuat AI yang akan berada di
bagian terakhir dari bagian pertama ini.
Jadi sekarang Anda sudah dapat memiliki visi yang baik tentang struktur implementasi ini.
Pertama-tama kita membuat otak lalu kita membuat tubuh dan kemudian kita mengumpulkan keduanya untuk membuat AI.
Dan kemudian ini semua kita akan mulai dengan bagian pertama yaitu tentang membuat otak.
Dan ini akan membawa kita untuk tutorial.
Anda dapat membayangkan bahwa membuat otak tidak seperti membuat kue.
Jadi ini akan membutuhkan lebih dari satu tutorial.
Dan tentu saja seperti biasa kita akan mewakili otak itu dengan kelas karena kita
akan memerlukan beberapa fungsi dan untuk memiliki struktur beberapa fungsi yang akan diatur dalam beberapa
jenis instruksi.
Yah tentu saja kita perlu kelas dan itu Berkeley karena sekali kita membuat kelas itu.
Yah kita akan dapat membuat otak sebanyak yang kita inginkan dengan hanya membuat beberapa objek dari kelas ini.
Jadi sekali lagi kelas dalam Python dan secara umum bahasa pemrograman berorientasi objek sangat praktis karena Anda membuat
model dari sesuatu yang ingin Anda bangun dan kemudian Anda dapat membuat objek sebanyak yang Anda
inginkan dan mereka akan memiliki semua fitur yang Anda tentukan di kelas.
Dan untuk otak kita fitur-fiturnya tentu saja.
Yah pertama-tama arsitektur jaringan saraf yang saya ingatkan adalah dari CNN dan tentu saja
dua fungsi yang berbeda seperti misalnya meneruskan sinyal dari neuron input ke neuron output yang
tentu saja merupakan fungsi Ford yang akan dibuat.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita mulai membuat otak.
Ini akan sangat menarik.
Itu adalah salah satu bagian favorit saya.
Dan karena itu mari kita langsung ke dalamnya.
Jadi kita akan mulai dengan memperkenalkan kelas tentu saja dan kita akan memanggil kelas ini.
Yah saya ragu untuk menyebutnya otak tetapi mari kita menjadi lebih langsung dan sebut saja CNN karena sebenarnya otak
itu adalah jaringan CNN.
Jaringan saraf convolutional.
Jadi saat Anda menonton, Anda dapat memanggil otak jika Anda mau, tetapi setidaknya sekarang kami tahu apa yang kami bangun.
Dan CNN Adapun jaringan mobil self-driving akan mewarisi dari ujung Mudgal.
Jadi ingat akhir dari modul adalah apa yang kami taruh di sini dan kami ingin dapat menggunakan semua alat
ini dan modul dan oleh karena itu kami ingin menggunakan teknik ini dalam pemrograman berorientasi
objek yang merupakan warisan dan yang memungkinkan kami untuk Anda ketahui baik gunakan semua alat dari kelas
induk dan kelas ini akan berada di modul itu.
Itu dia.
Dan sekarang kita bisa menggunakan semua alat dan objek di akhir modul itu.
Baiklah sekarang karena kita memiliki warisan kita bisa masuk ke kelas untuk membuat fungsi pertama kita.
Dan karena Anda mungkin menebak fungsi pertama adalah fungsi akhir yang akan menentukan semua variabel objek
otak di masa depan.
Anda tahu masa depan dan objek yang akan dibuat.
Baiklah jadi mari kita lakukan ini.
Def lalu dua garis bawah di dalamnya ke skor lagi.
Dan sekarang kita perlu meletakkan beberapa variabel.
Jadi pertama-tama saya akan menjadi diri sendiri yang tentu saja merujuk pada objek.
Sekarang saya kira Anda cukup nyaman dengan ini maka kita kita akan menambahkan variabel lain
yang akan menjadi jumlah tindakan di lingkungan Dumah.
Jadi kita akan memanggil tindakan nomor itu.
Jumlah tindakan.
Dan sebenarnya variabel ini tidak wajib untuk fungsinya.
Hanya saja jika Anda ingin menguji ide kita akan membangun di lingkungan lain.
Nah ini akan sangat praktis karena kita akan mengimpor sejumlah tindakan mengerikan dari malapetaka dan pembungkus
Varman dengan dua diskrit dan ketika melakukan itu kita akan tahu Anda memasukkan nama
lingkungan melakukan nol.
Jadi, jika Anda ingin Anda tahu bereksperimen dengan ini di lingkungan lain dan bermain game lain dengan baik, Anda
tidak akan melakukan apa-apa karena jumlah tindakan ini akan langsung mendapatkan jumlah tindakan di
lingkungan Dumor.
Anda akan bermain dengan.
OK jadi itu saja untuk dua argumen fungsi ini.
Jadi sekarang kita bisa masuk ke dalam dan sekarang ingat apa yang harus kita lakukan.
Hal pertama yang harus kita lakukan adalah mengaktifkan warisan dengan fungsi super.
Jadi persis seperti untuk mobil self-driving.
Kami mengambil superfungsi kemudian di dalam kita mulai dengan memasukkan kelas yang akan mendefinisikan jaringan saraf
dan itu adalah CNN.
Maka kita harus input sendiri untuk merujuk ke objek.
Tapi ingat itu tidak semua yang perlu kita tambahkan di sini di DOT dan kemudian fungsi init dengan tanda kurung.
Dan dengan melakukan itu kami mengaktifkan warisan.
Dan sekarang kita bisa menggunakan semua alat dari akhir dan modul.
Baiklah jadi sekarang saya pikir sudah waktunya untuk membangun arsitektur jaringan saraf.
Dan seperti yang Anda ingat, kami akan membangun jaringan saraf convolutional CNN hanya karena
kali ini AI akan memiliki mata dan mata akan menjadi lapisan konvolusional dari jaringan saraf convolutional
ini.
Dan kemudian setelah ai ai memvisualisasikan gambar dengan lapisan konvolusional itu akan meneruskan sinyal ke
klasik jaringan saraf visual kita.
Jadi itu yang kita miliki sebelumnya dengan lapisan yang terhubung sepenuhnya.
Dan di situlah ia akan mencoba untuk memprediksi nilai kubus untuk setiap tindakan yang mungkin kita bisa mainkan.
Jadi Anda memiliki arsitektur dalam pikiran pertama kita akan memiliki beberapa lapisan konvolusional dan kemudian beberapa
lapisan yang sepenuhnya terhubung dan ini akan menjadi otak AI kami.
Jadi apa yang akan kita lakukan untuk dapat mundur selangkah pada apa yang kita buat.
Baiklah mari kita buat arsitektur ini dengan variabel yang ingin kita buat.
Jadi sebenarnya berbicara tentang arsitektur ini kita akan membangun CNN dengan tiga lapisan konvolusional.
Dan kemudian setelah itu satu lapisan tersembunyi yang berarti bahwa kita akan membutuhkan tiga koneksi konvolusional
dan dua koneksi penuh.
Dan berbicara tentang koneksi itulah yang akan kita definisikan yang akan menjadi variabel untuk kelas
CNN dan karena itu Sekarang saya akan mendefinisikan lima variabel.
Tiga untuk koneksi konvolusional dan dua koneksi politik.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kita akan mulai dengan koneksi konvolusi.
Jadi saya akan menyebut mereka konvolusi otodidak.
Satu akan menyalin itu dan berdasarkan yang rendah.
Dan kemudian kita menuju keyakinan diri dan keyakinan diri tiga yang merupakan koneksi konvolusi ke kesimpulan pertama ini
di sini kita akan menerapkan beberapa konvolusi ke gambar input untuk mendapatkan lapisan konvolusional pertama maka
kontribusi kedua ke sini akan mengambil konvolusional pertama lapisan sebagai input dan dengan menerapkan lagi beberapa konvolusi itu
akan membuat konvolusional kedua di sana dan kemudian konvolusional ini di sana
akan mendapatkan beberapa gambar baru masing-masing mendeteksi satu fitur tertentu.
Jadi kita akan mendapatkan gambar-gambar baru ini secara konvolusional di sana kemudian kita akan menerapkan konvolusi ini
ke sini untuk menghubungkan gambar-gambar baru ini dari lapisan konvolusional pertama ke beberapa gambar baru dari lapisan konvolusi
kedua.
Dan gambar-gambar baru ini lagi akan mendeteksi beberapa fitur dalam gambar convolutional pertama di sana.
Jadi itu hanya untuk memperkuat deteksi masa depan dan kemudian munculnya konvolusional kedua di
sana.
Kami menerapkan konvolusional ketiga di sini untuk mendapatkannya untuk masing-masing.
Beberapa gambar yang mendeteksi lebih banyak fitur di dalam gambar input.
Dan semakin banyak kita melakukan ini, semakin kita menerapkan beberapa konvolusi ke lapisan gambar yang berbeda.
Nah semakin kita dapat mendeteksi beberapa fitur dan dengan cara itu mendeteksi fitur mata akan mengerti di mana monster
berada di mana ia harus menembak untuk membunuh mereka dan ke mana harus pergi.
Ini juga akan mendeteksi tembok-tembok penghalang.
Baik secara harfiah ke mana harus pergi dan itu berkat apa yang semua lapisan konvolusional ini mendeteksi
dalam gambar asli.
Baiklah jadi itu untuk bagian konvolusi dari CNN.
Tetapi kemudian ingat setelah lapisan konvolusional kita harus meratakan semua piksel yang diperoleh oleh serangkaian konvolusi berbeda
yang diterapkan dan dengan meratakan semua array piksel kita mendapatkan vektor besar ini
yang akan menjadi input dari jaringan saraf tiruan klasik.
Dan di situlah kami mendapatkan surat-surat kami yang sepenuhnya terhubung dan karena itu koneksi kami.
Jadi sekarang yang harus kita lakukan adalah membuat dua variabel baru karena kita akan memiliki satu di sana-sini
dalam jaringan saraf tiruan klasik yang datang berikutnya dan oleh karena itu
kita memerlukan satu koneksi penuh dari vektor Flaten besar ini ke yang ini di sini dan sana dan koneksi penuh kedua
antara yang ini di sana-sini dan lapisan output terdiri dari neuron output yang merupakan nilai-nilai kunci.
Jadi mari kita buat dua koneksi pertama dan kemudian kita akan mendefinisikan semua koneksi ini
Jadi minta soundtrack dalam kode kita akan memanggil mereka sendiri bahwa satu dan kemudian diri mengajar C juga.
Baiklah, jadi sekarang kita memiliki semua barang berharga kita dan untuk mengetahui apa yang harus
kita lakukan tentu saja didefinisikan dengan kelas-kelas modul mesin.
Jadi itu berarti kita pada dasarnya akan membuat arsitektur jaringan syaraf dan itulah yang akan
kita lakukan besok.
Sampai saat itu.