Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về Trí tuệ nhân tạo.
Hôm nay chúng ta sẽ thảo luận về kế hoạch tấn công của phần này.
Chúng tôi đang nói về học chính và chúng tôi đã có khá nhiều hướng dẫn.
Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta nên nhanh chóng lướt qua chúng để hiểu nội dung mong đợi trong các video sắp
tới.
Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
Được rồi.
Chúng ta sẽ học gì trong phần này.
Điều đầu tiên, chúng ta sẽ nói về học tăng cường thực sự là gì và triết lý đằng sau việc học tăng cường là gì
và cách học tăng cường thực sự có thể được nhìn thấy trong cuộc sống thực và nó liên quan như thế nào đến
những thứ mà chúng ta quan sát được trong cuộc sống thực sự là những thứ mà chúng ta làm. chính chúng ta.
Chúng ta sẽ nói về Phương trình Belmont, một khái niệm rất cơ bản làm nền tảng cho mọi thứ hoặc nhiều thứ
đang diễn ra trong học tập củng cố, đặc biệt là trong không gian học tập này.
Và những gì chúng ta sẽ thảo luận trong phần này của khóa học và trong
các phần tiếp theo, sau đó chúng ta sẽ nói về kế hoạch và phương án mà trí tuệ nhân tạo đưa ra để điều hướng bên trong môi
trường của chúng ta.
Và chúng ta sẽ xem điều đó làm thế nào mà điều đó kết hợp với nhau.
Hướng dẫn rất nhanh, nhưng khá thú vị.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về các quy trình quyết định thị trường và khái niệm mới.
Chúng tôi sẽ giới thiệu một khái niệm rất mới, từ từ thậm chí sẽ bổ sung thêm một lớp phức tạp cho phương trình Belmont của chúng tôi,
cho toàn bộ quá trình học tăng cường của chúng tôi, cho các khái niệm học chính của chúng tôi.
Và đó là cách phần này được cấu trúc, chúng tôi giới thiệu Phương trình Belmont ở dạng rất đơn
giản.
Và sau đó từ từ trong suốt các hướng dẫn, chúng tôi thêm các lớp tinh vi vào nó để đi đến
phiên bản cuối cùng.
Đó là điểm đến được chỉ định của chúng tôi về màu sắc, nhưng chúng tôi sẽ đến đó từ từ để chúng tôi có đủ thời
gian xử lý tất cả thông tin đó và để thông tin ổn định.
Và các quy trình ra quyết định của Markov là một lớp phức tạp bổ sung bên trên những gì chúng ta đã thảo luận
hoặc những gì chúng ta sẽ thảo luận sau đó.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về chính sách so với kế hoạch.
Một hướng dẫn thú vị khác, tất cả chúng đều thú vị.
Chỉ là một hướng dẫn nhanh khác về cách chính sách khác với các kế hoạch và sự khác biệt đó là gì.
Và đây là những thuật ngữ mà bạn có thể sẽ nghe hoặc đọc trong các tài liệu khác.
Nếu bạn đang đi sâu vào nó để có thêm thông tin về việc học tăng cường, thì chúng ta
sẽ nói về việc thêm một hình phạt sống vào môi trường của chúng ta.
Và đó là một cách khác để tăng thêm sự phức tạp vào môi trường mà các đại lý của chúng tôi
sẽ hoạt động.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về trực giác đằng sau việc học chính.
Vì vậy, cho đến phần hướng dẫn đó, chúng ta sẽ nói về giá trị của các trạng thái, và cuối
cùng chúng ta sẽ chuyển sang nói về giá trị của hành động hoặc giá trị Q, và sau đó chúng ta sẽ giới thiệu sự khác biệt theo thời
gian.
Vì vậy, đây là hướng dẫn mà tất cả mọi thứ chúng ta đã học sẽ được kết hợp với nhau để giải
thích chính xác cách mà các tác nhân hoặc nhân tạo trí tuệ nhân tạo học như thế nào?
Làm thế nào để nó cập nhật các giá trị của nó trong suốt quá trình lặp đi lặp lại mà nó đang trải qua?
Và cuối cùng, chúng ta sẽ xem xét hình dung về việc học chính.
Vì vậy, chúng tôi sẽ lấy mọi thứ chúng tôi đã học và chúng tôi sẽ nhìn nó xảy ra trước
mắt chúng tôi và xem một trí tuệ nhân tạo thực sự thực hiện việc học chính và làm tất cả những điều mà chúng tôi
sẽ thảo luận trực quan sẽ thực sự làm được trong thực tế.
Và điều đó sẽ giúp chúng tôi nắm bắt thêm kiến thức mà chúng tôi sẽ đề cập trong phần này.
Vì vậy, hy vọng bạn rất hào hứng với những hướng dẫn sắp tới này.
Tôi chắc chắn là như vậy.
Và có một số trang trình bày rất thú vị sắp ra mắt.
Và quan trọng hơn, bản thân các khái niệm này rất, rất thú vị và tôi chắc rằng
bạn sẽ thích chúng rất nhiều và tôi mong được gặp bạn lần sau.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng.
TÔI.