Bonjour et bienvenue dans le cours sur l'intelligence artificielle.
Aujourd’hui, nous allons discuter du plan d’attaque de la section dont nous parlons.
Et comme nous avons pas mal de tutoriels, je pense que c’est une
bonne idée de les parcourir rapidement pour comprendre à quoi s’attendre dans les prochaines vidéos.
Alors on y va.
D'accord.
Ce que nous allons apprendre dans cette section.
Tout d'abord, nous allons d'abord parler de ce qu'est l'apprentissage par renforcement et de ce qu'est la philosophie derrière l'apprentissage
par renforcement, et de la manière dont l'apprentissage par renforcement peut être vu dans la vie réelle et comment
il se rapporte à des choses que nous observons dans la vie réelle sont des choses que nous faisons nous-mêmes. .
Ils ne parlent pas du concept très fondamental de l'équation des chasseurs qui sous-tendent tout ou beaucoup de choses qui se passent
et de l'apprentissage par renforcement, en particulier dans le cadre de l'apprentissage CULE et de ce
que nous allons discuter dans cette section du cours et dans les sections suivantes.
Ensuite, nous parlerons du plan et du plan élaboré par l'intelligence artificielle en fer brut afin de
naviguer à l'intérieur des environnements. Nous verrons comment cela se produit très rapidement, mais c'est
très intéressant.
Nous parlerons ensuite du marché des processus de décision et de votre concept.
Nous allons introduire un concept très nouveau qui va même lentement ajouter une couche de sophistication à notre équation de Belman à tout notre
apprentissage par renforcement à nos concepts d’apprentissage CULE. Cette section est structurée de manière
à introduire l'équation de Bollmann sous une forme très simpliste, puis, lentement, tout au long des
didacticiels, nous y ajoutons des couches de sophistication afin de parvenir à la version finale.
C'est notre destination désignée pour Hillary, mais nous y arriverons lentement.
Pour que nous ayons assez de temps pour traiter toute cette information et la laisser s’installer.
Et la marque de proses dissidentes est une couche supplémentaire de sophistication en plus de ce dont nous avons discuté ou de
ce que nous aurons ou discutons d’ici là, il sera question de politiques par rapport à des plans.
Un autre Tauriel intéressant, ils sont tous intéressants.
Juste un autre tutoriel rapide sur la façon dont la politique diffère des plans et quelles sont
les différences. Ce sont des termes que vous entendrez ou que vous lirez probablement dans la littérature si vous
allez approfondir pour obtenir des informations supplémentaires sur l’apprentissage par renforcement.
Ils parlent tous d'ajouter une pénalité vivante à nos environnements.
Et c’est là un autre moyen d’ajouter de la complexité aux environnements dans lesquels nos
agents vont opérer.
Ils parlent tous de l’intuition derrière l’apprentissage continu, donc jusqu’à ce tutoriel, nous parlerons
des valeurs des États.
Et finalement, nous allons maintenant parler de valeurs ou d’actions ou de valeurs de cube, puis
nous allons introduire la différence temporelle.
Ceci est un tutoriel où tout ce que nous avons appris va se réunir pour expliquer
comment exactement les agents ou l'intelligence artificielle apprennent-ils comment elle met à jour ses valeurs tout au long
du processus itératif en cours.
Et finalement, nous allons examiner une partie visible de l’apprentissage, nous allons donc prendre tout ce que
nous apprenons et nous allons regarder cela se passer sous nos yeux et regarder une intelligence artificielle effectuer
réellement l’apprentissage CULE et faire toutes les choses dont nous allons discuter au niveau intuitif va
réellement se faire dans la pratique et cela nous aidera à comprendre encore plus cette connaissance que nous allons
dégager de la section.
J'espère donc que vous êtes très enthousiasmé par ces prochains tutoriels.
Je suis définitivement.
Et il y a quelques diapositives très intéressantes à venir et plus important, les concepts eux-mêmes sont très très
intéressants et je suis sûr que vous allez les apprécier beaucoup.
Et j'ai hâte de vous voir la prochaine fois.
Jusque-là, profitez de l'IA.