Halo dan selamat datang lagi di Maggio mobil self-driving kami.
Jadi hanya dengan bekerja keras saya akan menjelaskan lingkungan di mana kita akan menerapkan kecerdasan buatan kita dan itu
akan berisi Tentu saja mobil yang akan melatih untuk mengemudi sendiri dan untuk menghindari rintangan dan yang akan
menggambar beberapa jalan dan beberapa blok mobil kami untuk menavigasi di sekitar mereka.
Jadi nanti kita akan membangun kecerdasan buatan ini untuk melatih mobil ini mengemudi di jalan yang Anda tahu
tanpa melewati batas dan menghindari beberapa rintangan yang akan diletakkan di dalam jalan.
Jadi ini adalah tantangan yang cukup menarik.
Dan sebenarnya ada dua file terpisah seperti yang Anda lihat ada apex dan unggas yang merupakan
kecerdasan buatan yang akan melakukan semua pelatihan untuk melatih mobil cara menjual drive.
Dan kami memiliki peta yang kami temukan itu adalah kode yang membuat semua lingkungan ini.
Jadi di sini adalah kode yang sebenarnya 200 baris kode lebih sedikit.
Jadi kode ini biasanya tidak terkait dengan AI.
Itu hanya kode untuk membuat lingkungan membuat peta.
Jadi saya akan membahas setiap bagian satu per satu untuk menjelaskan tetapi kami tidak
akan mengimplementasikan kode ini baris demi baris dari awal karena kami ingin fokus pada kecerdasan buatan.
Tetapi mari kita terus membaca bagian satu per satu untuk memahami apa yang terjadi.
Jadi pertama-tama kita mengimpor perpustakaan pusat untuk kode apa saja.
Kami membutuhkan beberapa pustaka untuk melakukan beberapa tugas lebih efisien daripada kami mengimpor semua paket cavy.
Jadi itu tidak terlalu penting karena ini semua khusus untuk Cavey, kami menggunakan cavy untuk membuat peta.
Jadi kami mengimpor banyak kelas dan objek untuk dapat membuat peta ini dan menambahkan beberapa
alat di peta.
Baiklah, baris ini penting.
Baris ini berhubungan karena pada dasarnya di sinilah kita mengimpor otak kita ke otak mobil yang akan menjadi jet
lain ini kan di kelas dan guru di kelas.
Apakah kecerdasan buatan kita sendiri.
Anda akan melihat kami akan mengimplementasikan dequeue di kelas dalam tutorial berikut.
Dan seperti yang mungkin sudah Anda duga contoh dequeue untuk jaringan Q mendalam.
Jadi kami akan menerapkan jaringan pembelajaran dequeue dan kemudian setelah siap kami akan
mengimpornya di sini dengan garis ini dari AI dan mata tentu saja adalah file python.
Baiklah.
Jadi tidak sabar untuk mengimplementasikan ini.
Ini akan menjadi perjalanan yang cukup tetapi Anda akan melihat ini akan sangat
menarik karena berkat saya mobil akan dapat mengemudi sendiri.
Baiklah.
Dan sekarang sebelum saya melanjutkan ke bagian selanjutnya kita harus menjelaskan bagaimana kita akan melatih mobil ini.
Saya tidak akan menjelaskan jaringan syaraf saat ini tetapi saya akan menjelaskan gagasan tentang
bagaimana kita dapat melatih mobil untuk menyetir sendiri dan untuk menghindari rintangan.
Jadi, Anda tahu dalam kehidupan nyata jika Anda ingin melatih mobil nyata untuk menghindari beberapa dinding atau hambatan.
Nah apa yang akan kamu lakukan.
Anda pasti tidak akan mengambil dinding nyata atau hambatan besar nyata dan menghancurkan mobil Anda ke mereka.
Itu akan menghabiskan banyak uang.
Alih-alih, ide yang lebih cerdas adalah menghukum mobil Anda bukan saat menabrak tembok atau rintangan,
tetapi saat menabrak pasir.
Jadi seperti Anda memiliki lapangan.
Lapangan ini memiliki beberapa jalan di mana mobil harus tetap dan jalan dibatasi oleh pasir.
Dan setiap kali mobil masuk ke tengah, rasanya seperti mengalami hambatan karena begitu mobil masuk
ke pasir, ia akan diperlambat dan kami akan memastikan bahwa mobil itu dihukum, dihukum karena
itu.
Dan itu adalah salah satu poin penting dari kecerdasan buatan.
Kata buruk datang setiap kali mobil masuk akal dan melambat.
Baiklah.
Dan karena itu di sini saya memperkenalkan teks terakhir dan itulah sebabnya.
Yang merupakan koordinat titik terakhir dalam memori ketika kita menggambar beberapa aroma di peta.
Baiklah.
Dan kemudian kita mendapatkan kecerdasan buatan kita yang kita sebut otak dan yang mengandung jaringan saraf kita dan
kita akan menyebutnya otak karena ini sebenarnya adalah otak mobil dan yang mengandung Jaringan
Mie kita.
Baiklah.
Jadi di baris kode ini seperti yang Anda lihat saya membuat objek di guru di kelas
Saya akan mengingatkan Anda bahwa kelas dan objek hanyalah objek Brenna yang tidak memanusiakan kelas dan 5:
3 dan 0. 9 adalah input dari kelas.
Jadi itu sangat sederhana, lima korespondensi dengan negara bagian yang dikodekan vektor lima dimensi, kita akan melihat apa
yang mereka gambarkan dengan sempurna apa yang terjadi di lingkungan pada peta.
Lalu tiga adalah jumlah tindakan akan ada tiga tindakan yang mungkin ke kiri, lurus, atau
ke kanan, dan 0. 9 lagi merupakan parameter dalam algoritma pembelajaran dequeue.
Baiklah dan kemudian kita memiliki aksi melalui rotasi.
Jadi aksi rotasi adalah vektor dari tiga elemen.
020 dan minus 20.
Jadi kita harus melakukan ini karena tindakan dikodekan oleh tiga angka 0 1 dan 2 dan yang sesuai dengan
indeks aksi ini dua vektor rotasi.
Jadi misalnya jika tindakan yang dipilih pada waktu t adalah nol.
Nah nol sesuai dengan indeks aksi ini dua vektor rotasi dan nilai indeks 0 adalah nol.
Dan karena itu kita akan langsung maka jika tindakan yang dipilih adalah 1.
Nah satu sesuai dengan indeks tindakan ini dua vektor tambahan dan nilai vektor ini
yang memiliki berikutnya adalah 20.
Jadi 20 sesuai dengan rotasi 20 derajat dan itu berarti kode akan pergi 20 derajat
ke kanan dan kemudian jika tindakan yang dipilih adalah dengan baik sesuai dengan indeks untuk tindakan ini untuk rotasi vektor.
Dan karena itu kode akan melakukan rotasi minus 20 derajat dan oleh karena itu akan ke kiri.
Baiklah, kami memperkenalkan Voivode hadiah kiri karena pada setiap tahap akan mendapatkan kata terakhir.
Jadi ingat jika kartu itu tidak masuk akal maka hadiahnya akan positif.
Dan jika kode tersebut masuk ke beberapa pengertian dengan baik itu akan mendapatkan hadiah buruk dan setiap kali variabel
ini akan berisi hadiah ini bahwa ia mendapat H20.
Dan kemudian kita inisialisasi skor yang merupakan vektor yang akan berisi hadiah.
Tidak semuanya tetapi hadiahnya.
Ke jendela geser sehingga Anda tahu kami bisa membuat kurva rata-rata jongkok hadiah sehubungan
dengan waktu.
Baiklah di bagian kode ini kita inisialisasi peta sehingga kita inisialisasi.
Misalnya variabel tersebut.
Jadi itu penting.
Variabel kedua sebenarnya akan menjadi array di mana sel akan menjadi piksel peta dan di
setiap sel kita akan memiliki 1.
Jika ada arti di nol jika tidak ada pusat di awal kita tidak akan menggambar apa pun.
Jadi tidak akan ada gunanya sama sekali dan karena itu semua sel array pusat akan memiliki nol.
Akan ada nol di mana-mana dan segera setelah kami menarik beberapa akal sementara sel-sel
di mana kami menggambar akan mendapatkan satu dan kami menginisialisasi balapan dengan semua nol di sini mengirim sama dengan dan nol
Lalu kita memiliki hal penting ini yang merupakan tujuannya.
Jadi tujuannya adalah titik di peta yang akan melatih mobil untuk mencapai.
Jadi itu seperti tujuan.
Jadi apa yang akan menjadi tujuan ini.
Nah ini akan menjadi sudut kiri atas peta untuk semua melatih mobil untuk pergi ke sudut
kiri atas peta.
Dan kemudian setelah mencapai sudut kiri atas peta maka kita akan cenderung untuk pergi ke
sudut kanan bawah peta sehingga kita bisa membayangkan skenario berikut.
Sudut kiri atas peta adalah bandara kota dan sudut kanan bawah peta
adalah pusat kota.
Dan kami akan melatih taksi atau Uber untuk melakukan beberapa perjalanan bolak-balik antara bandara dan pusat kota.
Dan tentu saja kita akan mempersulit tugas taksi ini dengan menggambar lebih banyak jalan yang semakin
sulit dan menambahkan lebih banyak hambatan di jalan untuk melihat apakah taksi masih dapat pergi dari
bandara ke pusat kota.
Jadi ini akan menyenangkan.
Dan itulah mengapa di sini saya menetapkan koordinat tujuan pertama yaitu bandara yang ada di
kiri atas layar.
Jadi peta akan seperti kotak seperti ini dan koordinat titik asal yaitu koordinat 00
ada di sini.
Dan kemudian lebih besar jarak ini di sini.
Jadi koordinat 20 dan Najah minus 20 akan berada di sini di sudut kiri atas peta.
Dan mengapa saya memilih 20 dan bukan nol.
Yah itu karena kami ingin melatih mobil agar tidak terburu-buru ke tembok.
Anda tahu kami juga ingin berlatih di tembok dan karena itu bukan nol karena kami tidak ingin
mobil menyentuh ke tempat yang ingin kami sentuh.
Jadi kita harus meletakkannya di sini dan kemudian saya baru saja memperkenalkan variabel jarak terakhir yang hanya memberikan
jarak saat ini dari mobil ke jalan dan saya inisialisasi ke nol.
Baiklah.
Dan sekarang saatnya membuat mobil dan game.
Jadi kita akan membuat dua kelas satu kelas untuk mobil dan satu kelas untuk permainan.
Dan di dalam kelas-kelas ini sudah akan membuat beberapa koneksi dengan AI kami.
Jadi kita akan melakukannya di Statoil berikutnya.
Dan sampai saat itu nikmati aku.