WEBVTT

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Ciao e benvenuto ancora a Mudgal per farli, ora ci prepareremo per iniziare l'implementazione della

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nostra IA.

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E come al solito la prima cosa che dobbiamo fare è impostare il padre giusto come directory di lavoro.

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Facciamolo ora per poter passare a ciò che è più interessante.

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Così come al solito inizio sul mio desktop, poi vado alla mia intelligenza artificiale che cartella e

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modulo ora fanno.

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E qui andiamo a quello che dobbiamo impostare come directory di lavoro.

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Quindi facciamolo ora clicchiamo su questi due ma qui riavviamo il kernel e poi si.

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E qui andiamo.

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Ora abbiamo la cartella giusta come directory di lavoro.

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Quindi ora puoi vedere che abbiamo quattro foules in realtà tremila una cartella in questa cartella di directory

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di lavoro.

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Quindi iniziamo con il primo.

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Il primo è in entrambi i casi.

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Questo è ovviamente il file che conterrà la nostra intelligenza artificiale e questo non è altro che questo

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file qui.

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Questo è l'AIW in cui ho implementato tutto ciò che è legato alla costruzione di un'IA e in particolare la costruzione di

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una IA AI con il profondo convoluzionale.

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Q imparare di più.

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Quindi in pratica è lì che avremo la grande avventura.

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Poi abbiamo altri Feltri che abbiamo il secondo piano, che è l'esperienza che suoniamo in quel modo.

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E così questa volta ho messo l'esperienza per giocare separatamente solo perché l'abbiamo già implementata e

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ora vogliamo concentrarci sulle novità.

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questa nuova intelligenza artificiale perché non solo vogliamo costruire un'IA AI, ma vogliamo costruire qualsiasi IA per sconfiggere il destino.

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E fidati di me abbiamo un sacco di nuove cose da fare con

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Quindi puoi immaginare che questo richiederà un codice abbastanza avanzato quindi nessun problema.

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Abbiamo un grande codice che ci aspetta e imparerai un sacco di nuovi trucchi.

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Ecco perché questa esperienza ripete il trucco che già conosci e che ricordo migliora molto la formazione.

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Bene, mettiamola separatamente in questa esperienza che abbiamo giocato che ho trovato in modo che ora possiamo concentrarci su

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tutti i nuovi concetti, tecniche e trucchi che ci stanno aspettando.

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Va bene e poi abbiamo la pre-elaborazione delle immagini che ho trovato.

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avrò gli occhi e questo perché gli stati di input non sono più codificati da un vettore.

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Questo è un altro file python che si occuperà della pre-elaborazione o delle immagini perché sai che questa volta o

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Ma questa volta gli stati di input sono le immagini.

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Quindi il primo strato della grande rete neurale che farà saranno gli occhi e saranno gli

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strati convoluzionali della nuova rete convoluzionale ad assicurarsi che queste immagini possano essere accettate come input della

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rete neurale convoluzionale.

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Bene, abbiamo bisogno di pre-elaborarli e quindi questo fout si occuperà di pre-elaborare queste immagini in modo che

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possano entrare nella rete neurale.

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E così ho separato questa valvola perché questa non è direttamente correlata all'IA.

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E ancora vogliamo mantenere il massimo del nostro cervello nella nostra memoria e concentrarci su tutto ciò che

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è legato all'IA.

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Quindi lo stiamo mettendo separatamente in modo che possiamo pre-elaborare anche solo in una luce flash e risparmiare

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energia per il resto.

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Puoi dare un'occhiata se vuoi e hai anche i nuclei profondi.

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Bene, puoi dare un'occhiata ai tutorial pratici.

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Parliamo di elaborazione delle immagini.

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Bene, anche qui vogliamo davvero concentrarci sugli occhi.

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Credimi, abbiamo molto da fare e alla fine l'ultima cartella.

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Bene, questa è la cartella dei video.

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Quindi adesso questa cartella è vuota come puoi vedere.

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Ma quando eseguiremo il codice alcuni video della doom apelin verranno aggiunti a questa cartella.

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Quindi sarà molto eccitante perché vedremo su alcuni video come sta andando l'IA.

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Quindi vedremo letteralmente l'intelligenza artificiale uccidere i mostri e cercare di correre verso l'obiettivo.

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Vedrai che sarà molto eccitante.

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migliore e alla fine lo farà riescono a uccidere alcuni mostri che non vengono uccisi.

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Quindi, ovviamente, i primi video saranno pessimi perché l'occhio non sarà ancora allenato e così sarà

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ucciso molto velocemente ma poi vedrai che mentre l'allenamento procede bene l'occhio diventerà sempre

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E speriamo di riuscire a farlo arrivare.

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Va bene, torniamo al nostro AFL che è solo uno.

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E come puoi vedere, mi sono già occupato di importare tutte le librerie e i pacchetti centrali di cui abbiamo

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bisogno per riprodurli.

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Diamo un'occhiata veloce a uno a uno, ovviamente non ne abbiamo perché lavoreremo con

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gli array.

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Questo è inevitabile.

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Quindi abbiamo parlato ovviamente perché stiamo implementando l'intelligenza artificiale con una torcia.

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Poi abbiamo la torcia e un modulo che contiene tutti gli strumenti per implementare una rete neurale.

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Ad esempio, il modulo conterrà gli strati convoluzionali che faranno parte della nostra

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futura rete neurale.

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Poi abbiamo quello e poi quel pacchetto funzionale che ha una scorciatoia e che contiene tutte le funzioni che sono

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usate in una rete neurale.

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alcune funzioni di pooling per le reti neurali aziendali e tutte queste funzioni sono contenute in funzionali.

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Pertanto, in genere le funzioni di attivazione utilizzeranno alcune funzioni di attivazione di rettifica, ma anche

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Poi abbiamo a disposizione lui che è ovviamente ottimizzatore, penso che useremo un addon optimizer e questo

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ottimizzatore è contenuto in lui e quindi il meglio del meglio dalla classe variabile del modulo autografo e

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questo è tutto la forza di tutto perché è quello che contiene i grafici dinamici

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che permettono di eseguire calcoli molto veloci dei gradienti, anche il gradiente delle funzioni

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di composizione.

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Quindi lo useremo sicuramente.

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Per quanto riguarda il soldato in macchina.

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Ma credimi per Dume, ne avremo molto bisogno.

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Immagino sia tutto per le librerie essenziali, quindi dobbiamo importare alcuni pacchetti relativi a open

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agent e doom.

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Quindi, ovviamente, importiamo Jim, quindi importiamo alcuni moduli wrapper della libreria dei geni e uno di questi

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wrapper è il wrapper Kyp.

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Quindi questo è fondamentalmente per importare tutti gli strumenti e gli ambienti di Jim.

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E finalmente abbiamo questo pacchetto che dobbiamo importare e che è direttamente correlato a fare.

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wrapper doom che fondamentalmente contiene l'ambiente di Doom e più specificamente le azioni che possono essere giocate.

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E questo è lo spazio reale e due discreti del

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Il numero di azioni per questo specifico gioco che giocheremo.

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E ricordo che ci sono sei sezioni che si muovono a sinistra si spostano a destra si girano a sinistra si girano a destra

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si muovono in avanti e si spara all'attacco.

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Va bene, questo è fondamentalmente ciò che devi importare per il destino.

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E infine, ovviamente, dobbiamo importare la nostra esperienza con i due file interni.

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Abbiamo giocato un'esperienza Whyfor pura.

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pre-elaborazione delle immagini per preelaborare le immagini che non sono altro che le immagini dello schermo.

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Riproduciamo una

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Quando si gioca al gioco e queste immagini saranno pre-elaborate convertite in non-paganti rimodellate in un determinato formato

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e poi andranno a quella nuova che è stata il convoluzionale su una che andava bene.

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Quindi immagino ora che eravamo pronti per iniziare la grande implementazione di questa IA e ora è molto importante per me dirti che questo

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mi porta al punto molto importante di questo Munjal, dal momento che sai che ti ho

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detto che abbiamo un grande implementazione che ci aspetta.

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Bene per non perdersi in tutto questo abbiamo bisogno di una buona struttura.

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E così ho già evidenziato la struttura.

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Lo implementeremo in due parti.

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La prima parte riguarderà la costruzione dell'IA.

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Quindi è lì che creeremo il cervello di ai ai nel cervello.

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Come hai capito, non è nient'altro che la rete neurale.

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Conoscete questa grande CNN composta da alcuni strati convoluzionali e poi alcuni strati completamente connessi per

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prevedere le uscite.

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Ci sono ancora i valori chiave e quindi faremo il corpo dell'IA.

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E questa è la nuova rappresentazione che ti sto portando.

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E questo è di nuovo non perdersi.

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Vedrete che più progrediamo con il codice, più vedremo la struttura e tutto avrà

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senso alla fine.

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E per essere sicuro che abbia senso, abbiamo bisogno di una rappresentazione dell'IA.

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E in pratica questa prima parte della costruzione dell'IA sarà composta da tre sezioni.

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La prima sezione riguarderà la creazione del cervello che è la rete neurale.

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La seconda sezione riguarderà la realizzazione del corpo.

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E lo chiamo corpo perché questa è la parte che dirà all'IA come giocare l'azione.

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Quindi prima sai di avere il cervello che rileva le immagini e predice i valori di q.

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Ma poi devi specificare in che modo l'IA dovrebbe svolgere l'azione e che lo fa con il suo valore come

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farebbe un corpo umano.

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Quindi il corpo sarà la parte in cui specificeremo il metodo di esecuzione dell'azione.

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Quindi per esempio con la nostra auto a guida automatica il cervello era una rete neurale che abbiamo creato e il corpo era il modo

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in cui l'azione veniva giocata.

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Questo è il metodo successivo di Saft.

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è lo stesso faremo un cervello e faremo un corpo che svolgerà l'azione.

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E qui

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Ti farò scoprire.

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Ma il punto chiave di tutto questo è che avremo un codice molto strutturato in modo che non solo tu

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possa fare un passo indietro e capire veramente cosa sta succedendo, ma anche che sarai in grado di usarlo

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come framework ogni volta che vuoi costruire il AI per altri scopi.

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Tutto ok.

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E dopo aver costruito il.

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alla parte 2 che riguarderà l'implementazione del convoluzionale qua e là di nuovo avrà sezioni diverse.

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Nella prima parte passeremo

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E uno di loro sarà ovviamente addestrare l'intelligenza artificiale.

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Quindi non vedo l'ora di immergermici ora.

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Iniziamo con uno ovviamente e inizieremo creando il cervello della nostra intelligenza artificiale.

09:39.330 --> 09:41.580
Quindi non posso aspettare fino ad allora.

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AI.