WEBVTT 00:00.630 --> 00:03.850 Merhaba ve yapay zeka dersine tekrar hoş geldiniz. 00:03.990 --> 00:09.260 Bugünün öğreticisinde derin konvolüyonel serin öğrenme bölümünü başlıyoruz. 00:09.420 --> 00:11.010 Öyleyse tüm bunların ne hakkında bir göz atalım. 00:11.010 --> 00:14.040 Daha önce derin serin öğrenme hakkında konuştuk. 00:14.040 --> 00:21.270 Dolayısıyla, bir aracımızın ve bir sinir ağına beslenen bu çevreyi tanımlayan bir vektörümüz olan 00:21.270 --> 00:26.310 bir ortamımız vardı ve sonunda sonuçlarımız olarak q değerlerine sahibiz. 00:26.310 --> 00:29.970 Ve sonra tabii ki öğrenme kısmını nasıl sınırlayacağımızı öğrendik. 00:29.970 --> 00:34.650 Bir eylem parçası olan bu değerlere dayanarak eylemlerin nasıl kararlaştırıldığını öğrendik. 00:34.650 --> 00:42.380 Ve eylem seçim politikalarından ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığından farklı şeyler hakkında konuştuk. 00:42.420 --> 00:51.240 Fakat burada bütün bunların temel kavramı, gerçek çevre ve devletlerden 00:51.240 --> 00:54.450 nöral ağa nasıl ulaşacağımızdır. 00:54.480 --> 00:56.190 Geçiş de burada. 00:56.220 --> 01:02.250 Girdi vektörleri, sinir ağımızın Lehre girişi ve vektörüdür. 01:02.250 --> 01:06.570 Baktığımız şey tamam, bu yüzden eğri üzerinde duruyoruz. 01:06.600 --> 01:08.830 Hiçbir şeye bakmadığımız doğru terim değil. 01:08.940 --> 01:12.330 Temsilci temel olarak bu bilgiyi elinde tutuyor. 01:12.330 --> 01:18.490 Böylece çevre bu bilgiyi ayrıştırıyor, şu anda bulunduğunuz konumdaki temsilci, bu 01:18.560 --> 01:26.160 basitleştirilmiş örnekte, 1 x 2/2 x-1 vektörüyle tanımlanan sektör tarafından tanımlandığını söyleyerek bu koordinatlarınız 01:26.160 --> 01:31.410 1 2 ve daha karmaşık bir ortamda bütün eyaletiniz budur. 01:31.410 --> 01:37.920 Ajan tarafından gözlemlenebilecek ifadeler ve diğer tüm şeyler, ancak buradaki nokta, bir vektör olarak 01:37.920 --> 01:39.040 ele geçirilmesidir. 01:39.240 --> 01:45.750 Ve şey şu ki, gerçek hayatta GPS sistemleri ve bunun gibi başka şeyler haricinde 01:45.780 --> 01:46.470 gerçekleşmiyor. 01:46.530 --> 01:51.830 Ancak gerçek hayatta, duyularımızı kullandığımız zamanların çoğunu ne GPS kullansak bile gözlerimizi kullanırız. 01:51.930 --> 01:53.670 Beynimizde yerleşik değil. 01:53.670 --> 01:56.420 Beynimiz aracılığıyla koordinatları söylemiyor. 01:56.430 --> 02:02.880 Dolayısıyla hala GPS'e bakmak ve orada neler olduğunu anlamak için gözümüzü kullanıyoruz. 02:02.910 --> 02:09.310 Ve bu AI için bir vektör gibi çevre hakkında bilgi sahibi olabilmek için bu tür bir 02:09.310 --> 02:09.620 aldatmaca. 02:09.620 --> 02:12.030 Çok basit, gerçek hayatta nasıl işlediği değil. 02:12.030 --> 02:17.040 İnsanlar nasıl işlediğimiz gibi değil ve nihai olarak insana benzer bir 02:17.340 --> 02:23.310 şekilde çalışabilen yapay zeka yaratmak istiyoruz, ki bu da insanlarla aynı meydan okumaları alabiliyor. 02:23.320 --> 02:28.740 Ve böylece insan dünyamızda sahip olmadığımızı bilmiyoruz; bu koordinatları ya da o 02:28.740 --> 02:33.870 ortamda bulunduğumuz durumu açıklayan bize iletilen diğer vektör türlerine sahip değiliz. 02:33.870 --> 02:37.350 Bu yüzden daha gerçekçi yapmak için onu kaldırmamız gerekecek. 02:37.410 --> 02:42.180 Peki, onu ne gördüğümüzle ya da bir insan olarak bilgi edinmek için ne yapacağımızla değiştirebiliriz. 02:42.180 --> 02:46.860 Çoğu zaman elbette tüm duyularımızı görüyoruz ama çevremizdeki dünyayla 02:46.860 --> 02:51.300 ilgili elde ettiğimiz bilgilerin çoğu görme yoluyla geliyor. 02:51.510 --> 02:59.340 İşte bu yüzden, sahip olduğumuz o küçük oku bütün bir konvolüsyonel sinir ağına 02:59.340 --> 03:00.090 değiştireceğiz. 03:00.090 --> 03:02.700 Yani bu bizim Onix'imizden. 03:02.700 --> 03:08.400 İkincisi Larry konvülsiyonumuz var ve bu nedenle evrim koşullu sinir ağları ile 03:08.460 --> 03:13.290 oldukça rahat olmak önemlidir ve ODP ilişki kurduktan sonra nasıl 03:13.350 --> 03:14.910 işlersiniz, buna rahat etmelisiniz. 03:14.930 --> 03:20.490 Ya da bir sonraki numaraya göz atabilirsiniz, ikimiz de çok iyi seziş öğreticilerimiz var. 03:20.670 --> 03:26.160 Yani burada gerçekleşen bükülme işlemi var, bu yüzden aslında bunu bir resim 03:26.160 --> 03:27.330 olarak göreceğiz. 03:27.330 --> 03:31.350 Bu, Net ortamın bir görüntüsüdür. 03:31.350 --> 03:33.990 Ve bu yüzden ajan aslında çevreye bakıyor. 03:33.990 --> 03:39.870 Dolayısıyla bu davada, içinden bakmaktan çok hoşlanmadığı halde onun gibi görünüyor. 03:39.930 --> 03:44.710 Diyelim bunu bir bilgisayarda oynuyor ve o ortamı görebiliyor ve bu 03:44.760 --> 03:48.480 nedenle bu figür temsilcisinin aslında nerede olduğu gibi görebiliyor. 03:48.480 --> 03:53.340 Onun tamamına viral ya da ne olursa olsun bir insan göreceksiniz gerçek labirent ve insanın labirent içinde 03:53.340 --> 03:54.270 içeriden görebiliyoruz görebilirsiniz. 03:54.270 --> 03:56.480 Ve bu nedenle temsilci tam olarak aynı şeyi yapabilmelidir. 03:56.700 --> 04:03.000 bu farklı kısımları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsin ve subaylar düzleşmiş olurlar. 04:03.030 --> 04:10.140 Demek istediği bittiğinde bir kargaşalık geçiyor gidersen aptalca bir bacak çekerek tekrar düzleşmeye devam 04:10.140 --> 04:12.680 eder, ekteki konvansiyonel sinir ağının 04:12.690 --> 04:19.950 Sonra sinir ağına giren girdilere sahibiz ve bu, daha gerçekçi 04:19.950 --> 04:29.010 bir yöntem. Çünkü ajan sitelerini kullanmalı ve çevre insan temsilcilerine sağladığı görüntüleri 04:29.400 --> 04:31.590 işleyecek gibi olmalıdır; 04:31.590 --> 04:37.410 Ve bunun güzelliği, daha gerçekçi olması değil, daha çok bir ton gibi olması gerektiği anlamına gelmiyor. 04:37.410 --> 04:43.280 Yaş aslında bir insanınki kadar çoktur ancak çok daha karmaşık ortamları işleme imkânı verir. 04:43.380 --> 04:49.050 yapay zekayı insanların vizyonuna sahip olduğu her çevreye bağlayabiliriz ve'dir. 04:49.050 --> 04:55.980 Örneğin, Doom'u ya da bunun gibi diğer oyunları oynayabiliriz, çünkü birileri bu 04:56.080 --> 05:02.230 ortamda bizim için yaratmış olduğu bir vektör vektörünü almak yerine 05:02.430 --> 05:08.280 Bir insanın bu oyunu oynarken tam olarak bu resmi görebiliyor ve tam da 05:08.760 --> 05:12.450 yapay sinir ağı veya temsilcisinin göreceği şey budur. 05:12.540 --> 05:17.580 Dolayısıyla, kursun bu bölümünde, pratik Turnelles'i araştırırken, ajan aslında bu resmi 05:17.580 --> 05:22.890 görecektir; pikselleri göreceğiz ki bu tam resmi bu kişinin pikselleriyle dolup taşındık 05:22.890 --> 05:28.410 toplamıyla dolacak Bu yüzde ile yüzdesi bu yüzdendir ki tam burada gördüğümüz 05:28.410 --> 05:30.710 şey, ajanın tam olarak göreceği şeydir. 05:30.870 --> 05:37.470 Sonra liff besi çekerek bu incelemek zorunda kalacak ve daha sonra bir sinir ağı içine gideceğim. 05:37.650 --> 05:42.150 Ve tabii ki sinir ağlarının bundan çok daha karmaşık olduğunu söylemeye gerek yok, bu yüzden bunun gibi bir 05:42.150 --> 05:42.780 şeyle değiştirelim. 05:42.780 --> 05:44.480 Bu çok daha karmaşık değildir. 05:44.520 --> 05:49.350 Bu biraz daha karmaşık görünüyor ancak gerçekte sinir ağları, oldukça ilginç 05:49.380 --> 05:54.140 olacak ve bundan daha da karmaşık olacaksanız, birlikte çalışacak ve yaratacaksınız. 05:54.150 --> 05:59.910 Ama burada gördüğünüz gibi, yalnızca beş girdiniz varsa ve iki şey çeşitliliği çok daha karmaşık halde 05:59.970 --> 06:04.380 olsanız bile burada görebilirsiniz ki, aracının alabileceği çok daha fazla eylemimiz var. 06:04.380 --> 06:10.850 Bu yüzden doom dönüşünde sola dönün ve sağa bakın, Ron'un çekimi yeniden görün. 06:10.890 --> 06:16.290 Veya ilk kişide mümkün olan tüm bu farklı eylemlerin, beğeneceğini biliyorsun. 06:16.290 --> 06:19.430 Dahası, elinizden gelen bu olmak zorunda değildir. 06:19.430 --> 06:23.190 Bu aracı başka bir oyuna dokunabilirsin. 06:23.190 --> 06:29.940 Bunun güzelliği şu ki artık uyguladığınız her türlü ortamı çalıştırabildiğini fark ediyor çünkü 06:29.940 --> 06:34.260 o ortamın görsel temsili gibi her şey zaten 06:34.680 --> 06:39.940 tüm yapıyı hazırlamaya hazır tüm altyapıya sahip olduğu sürece söyledi. 06:39.960 --> 06:43.980 Dolayısıyla, derin konvolüyonlu CULE öğrenimi de budur. 06:43.980 --> 06:51.120 Bu yüzden bir sonraki aşamaya bile götürüyoruz, konvolüsyonları ya da konvolüsyonel Lares'i temsilcilerimizin beynine 06:51.120 --> 06:58.980 şimdi ekliyoruz ve onu daha da karmaşık hale getiriyoruz ve bu nedenle daha da karmaşık 06:58.980 --> 07:01.260 olanları çözmekten sıkılıyoruz. zorluklar. 07:01.410 --> 07:06.720 Umarım bu epik bir bölüm olacak, heyecanlısınız ve şaşırtıcı şeyler yaratacağız 07:06.720 --> 07:10.460 ve sizi bir sonraki öğreticide görmek için sabırsızlanıyorum. 07:10.480 --> 07:12.130 Ve o zamana kadar AI zevk.