WEBVTT 00:00.820 --> 00:03.980 Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre inteligência artificial. 00:04.060 --> 00:08.550 E a seção de hoje, vamos abordar o aprendizado CULE convolucional profundo. 00:08.550 --> 00:14.860 Então, estamos aprendendo profundamente, mesmo um passo adicional, então começamos a gostar de ganhar a 00:14.860 --> 00:15.650 aprendizagem simples. 00:15.670 --> 00:20.840 Então nós levamos isso a um aprendizado profundo e agora estamos aprendendo convolutional muito profundo. 00:20.920 --> 00:23.960 Então, vamos ver o que vamos discutir em termos de intuição. 00:24.010 --> 00:26.200 Seções diferentes serão bastante rápidas. 00:26.260 --> 00:33.730 precisamos adicionar enquanto estivermos familiarizados com as redes neuronais convolutivas e vamos abordar isso no final deste teste. 00:33.730 --> 00:35.940 Não há muito o que 00:36.130 --> 00:41.770 Então, hoje nesta seção, vamos falar sobre relacionamento profundo aprendendo a intuição por trás das coisas 00:41.770 --> 00:49.960 e por que é tão poderoso porque exatamente é tão importante afastar-se da aprendizagem profunda de Kule e por que o aprendizado profundo 00:49.960 --> 00:56.500 é apenas um bloco de construção básico, onde é apenas um passo para nós nos postos para o 00:56.560 --> 01:01.710 aprendizado de relacionamento profundo e que tipo de avenidas profundas pode aprender Lucile Convolucional CULE 01:01.740 --> 01:07.020 abre para que tipo de avenidas o conhecimento se abre e onde pode ser aplicado. 01:07.480 --> 01:11.590 Teremos alguns exemplos disso e depois falaremos sobre a elegibilidade. 01:11.590 --> 01:19.740 Trace ou passo final aprendendo uma adição muito poderosa para todo o conceito de aprendizagem profunda. 01:19.810 --> 01:21.820 E vamos falar sobre a intuição por trás disso. 01:21.820 --> 01:26.140 É um assunto bastante complexo, mas, no entanto, vamos acabar com a 01:26.620 --> 01:32.350 intuição em termos bastante simples e, em seguida, vou dar-lhe algumas referências adicionais, onde você 01:32.350 --> 01:37.120 pode ler sobre a elegibilidade Tracy se você quiser entrar em mais detalhes, 01:37.120 --> 01:43.510 mas é importante para que possamos tirar a intuição porque nós vamos usar isso em termos práticos 01:43.510 --> 01:53.260 porque estamos investigando temas muito mais complexos agora que precisamos adicionar esses elementos extras ou extras aos nossos agentes ou aos nossos algoritmos de aprendizagem para 01:53.260 --> 01:58.100 que eles realmente possam lidar com esses ambientes complexos e navegar com êxito. 01:58.510 --> 02:05.380 neurais convolutivas, é altamente recomendável que você controle um número de x para redes neurais convolutivas. 02:05.380 --> 02:09.300 E, claro, nesta seção, porque estamos falando de redes 02:09.340 --> 02:15.460 Mais uma vez, se você fez aprendentes de profundidade em curso, então você já está familiarizado com essa 02:15.640 --> 02:21.510 informação para que você possa prosseguir com segurança com esses tutoriais sobre o aprendizado emocional profundo de Kule. 02:21.580 --> 02:27.790 Se você não fez as aulas de aprendizagem profunda, é claro que é uma ótima idéia olhar para as redes 02:27.790 --> 02:29.540 neurais convolutivas e observar essas intuições. 02:29.540 --> 02:36.820 e quais são as camadas convolutivas inteiras sobre o agrupamento de Lares, as camadas achatadas e como tudo 02:36.820 --> 02:44.290 isso funciona para encontrar alguns parâmetros sobre isso descrevem o meio ambiente ou que descrevem essa imagem e, portanto, 02:44.320 --> 02:51.190 vamos usar essas como entradas em nossas redes neurais em vez de esse vetor de que estamos falando. 02:51.190 --> 02:56.710 Charles lá para que você entenda melhor como as imagens são processadas por redes 02:56.710 --> 02:58.300 neurais para procurar recursos 02:58.300 --> 03:00.020 Mas mais sobre isso no próximo tutorial. 03:00.040 --> 03:06.610 Então, se você ainda não viu esses controles, nós o aconselhamos a verificá-los para acelerar ou 03:06.640 --> 03:10.460 atualizar o conhecimento sobre as redes neurais ilusórias de Cullerton. 03:10.480 --> 03:16.180 Em suma, temos uma seção emocionante e, como você pode ver o que essa intuição Tournelles significa que 03:16.180 --> 03:16.850 você pode. 03:17.140 --> 03:21.860 Você poderá pular no lado prático das coisas muito rapidamente. 03:22.210 --> 03:24.430 Então, naquela nota, eu sempre vi o primeiro tutorial. 03:24.440 --> 03:26.660 E até então, desfrute da AI.