Hallo en welkom terug bij de cursus over kunstmatige intelligentie.
Vandaag gaan we het aanvalsplan voor de V.S. bespreken. S. We hebben het over het leren van doden en
we hebben nogal wat tutorials.
Dus ik denk dat het een goed idee is om ze snel door te nemen om te begrijpen wat we kunnen verwachten in de komende
video's.
Hier gaan we.
Oke.
Wat we in deze sectie zullen leren, allereerst, we zullen het hebben over wat
bekrachtigingsleren eigenlijk is en wat de filosofie achter bekrachtigingsleren is en hoe bekrachtigingsleren in het echte leven kan
worden gezien en hoe het zich verhoudt tot dingen die we waarnemen in het echte leven, waar eigenlijk
dingen die we zelf doen, ze niet praten over de portiersvergelijking, een heel
fundamenteel concept dat alles ondersteunt, of er gebeuren veel dingen in versterkend leren, vooral op het gebied van leren
en wat we' gaan bespreken in dit gedeelte van de cursus en in de
volgende paragrafen.
Dan zullen we praten over het plan en het plan dat en roarin kunstmatige intelligentie bedenkt om binnen
de omgeving te navigeren.
We zullen zien hoe dat komt.
Een zeer snelle maar best interessante tutorial.
Dan hebben we het over marktbeslissingsprocessen, een nieuw concept.
We gaan een heel nieuw concept introduceren dat langzaamaan zelfs een extra laag verfijning zal toevoegen
aan onze Bellmon-vergelijking, aan ons hele versterkende leren, aan onze kernleerconcepten.
Dus dat is de manier waarop deze sectie is gestructureerd, dat we de Bellman-vergelijking introduceren, een
zeer simplistische vorm, en dan langzaam de tutorials weggooien.
We voegen er lagen van verfijning aan toe om bij de definitieve versie te komen die onze bestemming is in termen van
Hillary.
Maar we zullen er langzaam komen, zodat we genoeg tijd hebben om alle informatie te verwerken en te
laten bezinken.
En Mark, het besluitvormingsproces is een extra laag verfijning bovenop wat we al hebben besproken of wat we
tegen die tijd al hebben besproken.
Dan hebben we het over beleid versus plannen.
Nog een interessante tutorial en ze zijn allemaal interessant.
Gewoon weer een korte tutorial over hoe beleid verschilt van plannen en wat de verschillen zijn.
En dit zijn termen die je waarschijnlijk in andere literatuur zult horen of lezen als je je erin gaat
verdiepen om aanvullende informatie te krijgen over versterkend leren.
Ze praten allemaal over het toevoegen van een levende straf aan onze omgevingen.
En dat is een andere manier om complexiteit toe te voegen aan de omgevingen waarin onze agenten
gaan opereren.
Dan zullen we het hebben over de intuïtie achter sleutelleren.
Dus tot die tutorial hebben we het over de waarden van staten.
En tot slot gaan we over op het praten over waarden van acties of kaew-waarden, en
dan gaan we een tijdsverschil introduceren.
Dus dit is de tutorial waarin alles wat we hebben geleerd samenkomt om
uit te leggen hoe agenten of kunstmatige kunstmatige intelligentie precies leert?
Hoe werkt het zijn waarden bij tijdens het hele iteratieve proces dat het doormaakt?
En tot slot gaan we kijken naar een visualisatie van sleutelleren.
Dus we gaan alles nemen wat we zullen leren.
We gaan kijken hoe het voor onze ogen gebeurt en kijken hoe een kunstmatige intelligentie het sleutelleren daadwerkelijk
uitvoert en alle dingen doen die we op een intuïtief niveau gaan bespreken, ook in
de praktijk zullen doen.
En dat zal ons helpen die kennis die we in de sectie gaan behandelen nog beter te begrijpen.
Dus hopelijk ben je erg enthousiast over deze aankomende tutorials.
Dat ben ik zeker.
En er komen een aantal zeer interessante dia's aan.
En nog belangrijker, de concepten zelf zijn heel, heel interessant.
En ik weet zeker dat je er heel veel van zult genieten.
En ik kijk ernaar uit om je de volgende keer te zien.
Tot die tijd, geniet van Ehi.