Hallo en welkom terug bij de cursus kunstmatige intelligentie.
In de sectie van vandaag gaan we diep, convolutief Q-leren aanpakken.
Dus we nemen Keiller deep learning nog een stap verder.
Dus we zijn oorspronkelijk begonnen.
V Het eenvoudige leren.
V Leren.
Toen namen we dat mee naar diep leren en nu gaan we over op diepe convolutie.
V Leren.
Dus laten we eens kijken wat we gaan bespreken in termen van intuïtie.
De inlichtingensectie zal vrij snel zijn.
Er is niet veel dat we hoeven toe te voegen zolang we bekend zijn met convolutionele neurale netwerken en we zullen hier tegen het
einde van vandaag op ingaan.
Dus vandaag gaan we in dit gedeelte praten over deep learning, de intuïtie achter dingen en
waarom het zo krachtig is, waarom het precies zo belangrijk is om af te stappen van deep learning en waarom deep learning slechts
een basisbouwsteen is waar het gewoon een stap voor ons op het pad naar diep, convolutief leren.
En wat voor wegen?
Diepe overtuiging, convolutie.
Q Leren opent voor welke wegen de kennis opent en waar deze kan worden toegepast.
We zullen daar enkele voorbeelden van hebben en dan zullen we het hebben over geschiktheidstracering of eindstap.
Q Leren is een zeer krachtige toevoeging aan het hele concept van deep learning en we zullen het hebben over de intuïtie
erachter.
Het is een vrij ingewikkeld onderwerp, maar desalniettemin zullen we de intuïtie in vrij eenvoudige bewoordingen opsplitsen
en dan zal ik je wat extra referenties geven waar je meer kunt lezen over het traceren van geschiktheid als je meer
in detail wilt treden.
Maar het is belangrijk voor ons om de intuïtie onder de
knie te krijgen, omdat we dat in de praktijk gaan gebruiken, omdat we ons verdiepen in veel complexere onderwerpen
nu we deze extra extra elementen aan onze agenten moeten toevoegen of aan onze dual learning-algoritmen, zodat ze deze complexe omgevingen daadwerkelijk aankunnen
en er met succes door kunnen navigeren.
En natuurlijk, in deze sectie, omdat we het hebben over convolutionele neurale netwerken, is het zeer aan te
raden om bijlage nummer twee, convolutionele neurale netwerken, te bekijken.
Nogmaals, als je de deep learning hebt gedaan h. s op cursus, dan bent u al bekend
met deze informatie.
U kunt dus veilig doorgaan met deze tutorials over het diepe convolutionele leren.
Als je de deep learning-tijdperken nog niet hebt gedaan, is het natuurlijk een goed idee om te kijken naar convolutionele neurale
netwerken en naar die intuïtieve paden daar.
Zo begrijp je beter hoe beelden worden verwerkt door neurale netwerken om op zoek te gaan naar features.
En wat zijn de hele convolutionele lagen over het samenvoegen van lagen, de afvlakkende lagen en hoe dat
allemaal werkt om daar wat parameters over te bedenken.
Beschrijf de omgeving die dat beeld beschrijft en daarom gaan we die gebruiken als invoer in ons neurale netwerk in plaats van
die vector, waar we het over hebben.
Maar daarover meer in de volgende Atauro.
Dus als je die bedieningselementen nog niet hebt gezien, raden we je ten zeerste aan om ze te bekijken, om op de hoogte
te blijven van of je kennis op te frissen over illusoire neurale netwerken.
Al met al hebben we een spannend gedeelte en zoals je kunt zien, zijn er niet
zo veel intuïtieve tutorials, wat betekent dat je heel snel in de praktische kant van de dingen kunt springen.
Dus wat dat betreft, ik kan niet wachten om het eerste materiaal te zien en tot die tijd te genieten van EHI.