WEBVTT 00:00.820 --> 00:03.980 Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială. 00:04.060 --> 00:08.550 Și în secțiunea de astăzi vom aborda învățarea profundă a CULE-ului convoluțional. 00:08.550 --> 00:14.860 Așadar, luăm o învățătură profundă, chiar și un alt pas, astfel încât inițial am început să ne rătăcească câștigând 00:14.860 --> 00:15.650 învățarea simplă. 00:15.670 --> 00:20.840 Apoi am luat-o la învățătură profundă și acum luăm învățătură prea profundă. 00:20.920 --> 00:23.960 Deci, să vedem ce vom discuta în termeni de intuiție. 00:24.010 --> 00:26.200 Secțiuni diferite vor fi destul de rapide. 00:26.260 --> 00:33.730 Nu avem multe de adăugat, atâta timp cât suntem familiarizați cu rețelele neuronale convoluționale și vom atinge acest 00:33.730 --> 00:35.940 lucru spre sfârșitul acestui proces. 00:36.130 --> 00:41.770 Deci, astăzi în această secțiune vom vorbi despre învățarea profundă a relației dintre intuiția din spatele lucrurilor 00:41.770 --> 00:49.960 și de ce este atât de puternică de ce este foarte important să se îndepărteze de învățarea profundă a Kule și de ce învățarea 00:49.960 --> 00:56.500 profundă este doar un element de bază în care este doar o pas pentru noi pe poziții de învățare 00:56.560 --> 01:01.710 profundă în relație și ce fel de căi adânci poate învăța Lucian convoluțional CULE 01:01.740 --> 01:07.020 să deschidă la ce fel de drumuri cunoașterea se deschide și unde poate fi aplicată. 01:07.480 --> 01:11.590 Vom avea câteva exemple și apoi vom vorbi despre eligibilitate. 01:11.590 --> 01:19.740 Urmăriți sau sfătuiți pasul învățând un plus foarte puternic al întregului concept de învățare profundă. 01:19.810 --> 01:21.820 Și vom vorbi despre intuiția din spatele ei. 01:21.820 --> 01:26.140 Este un subiect destul de complex, dar totuși vom distruge intuiția 01:26.620 --> 01:32.350 în termeni destul de simpli și apoi vă voi da câteva referințe suplimentare în care puteți citi 01:32.350 --> 01:37.120 despre eligibilitatea Tracy dacă doriți să mergeți în mai multe detalii, dar este 01:37.120 --> 01:43.510 important pentru ca noi să facem intuiția în jos pentru că vom folosi acest lucru în termeni practici, pentru 01:43.510 --> 01:53.260 că ne îndreptăm spre subiecte mult mai complexe, acum că trebuie să adăugăm aceste elemente suplimentare sau suplimentare agenților noștri sau algoritmilor noștri de învățare astfel încât aceștia 01:53.260 --> 01:58.100 să poată trata cu adevărat aceste medii complexe și să le navigheze cu succes. 01:58.510 --> 02:05.380 Și, bineînțeles, în această secțiune, pentru că vorbim de rețele neuronale convoluționale, este foarte recomandabil să 02:05.380 --> 02:09.300 verificați un număr x pentru rețele neuronale convoluționale. 02:09.340 --> 02:15.460 Încă o dată, dacă ați realizat cursuri profunde de învățare la curs, atunci deja sunteți deja familiarizat cu 02:15.640 --> 02:21.510 aceste informații, astfel încât să puteți continua în siguranță cu aceste tutoriale pe învățarea profundă emoțională Kule. 02:21.580 --> 02:27.790 Dacă nu ați făcut binele de învățare profundă, atunci este o idee minunată să priviți rețele neuronale convoluționale și să 02:27.790 --> 02:29.540 vă uitați la aceste intuiții. 02:29.540 --> 02:36.820 Charles acolo, astfel încât să înțelegeți mai bine cum sunt procesate imaginile de către rețelele neuronale pentru a căuta caracteristici 02:36.820 --> 02:44.290 și care sunt toate straturile convoluționale sunt legate de punerea în comun a straturilor de aplatizare și cum funcționează totul 02:44.320 --> 02:51.190 pentru a veni cu câțiva parametri despre care descriu mediul sau care descriu acea imagine și, prin urmare, 02:51.190 --> 02:56.710 le vom folosi pe acestea ca intrări în rețelele noastre neuronale în locul acelui 02:56.710 --> 02:58.300 vector despre care vorbim. 02:58.300 --> 03:00.020 Dar mai multe despre asta în următorul tutorial. 03:00.040 --> 03:06.610 Deci, dacă nu ați văzut acele controale, vă vom sfătui să le verificați pentru a 03:06.640 --> 03:10.460 vă îmbunătăți cunoștințele despre rețelele neuronale iluzorii Cullerton. 03:10.480 --> 03:16.180 În general, avem o secțiune captivantă și după cum puteți vedea ce multe intuiții de la Tournelles înseamnă 03:16.180 --> 03:16.850 că poți. 03:17.140 --> 03:21.860 Veți putea să sarăți foarte repede în partea practică a lucrurilor. 03:22.210 --> 03:24.430 Deci, pe acea notă, am văzut dintotdeauna primul tutorial. 03:24.440 --> 03:26.660 Și până atunci să vă bucurați de AI.