Xin chào và chào mừng một lần nữa đến với Mô-đun hai Doom.
Bây giờ chúng tôi sẽ chuẩn bị sẵn sàng để bắt đầu triển khai AI của chúng tôi.
Và như thường lệ, việc đầu tiên chúng ta cần làm là đặt đúng thư mục làm thư mục làm việc.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này ngay bây giờ để chúng ta có thể chuyển sang những gì thú vị hơn.
Vì vậy, như thường lệ, tôi bắt đầu trên máy tính để bàn của mình, sau đó tôi đi đến trí thông minh nhân tạo của tôi là thư mục đó,
sau đó mô-đun hai bây giờ diệt vong.
Và chúng ta bắt đầu, đó là thư mục chúng ta phải đặt làm thư mục làm việc.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Bây giờ chúng ta nhấp vào hai nút này ở đây, sau đó khởi động lại hạt nhân và sau đó có và chúng ta bắt đầu.
Bây giờ chúng ta có đúng thư mục làm thư mục làm việc.
Vì vậy, bây giờ như bạn có thể thấy, chúng tôi có bốn tệp.
Thực ra cũng có thư mục 3001 trong thư mục thư mục làm việc này.
Vì vậy, hãy bắt đầu với cái đầu tiên.
Người đầu tiên là ADP.
Đó là tất nhiên, tệp sẽ chứa trí tuệ nhân tạo của chúng tôi.
Và đó không có gì khác hơn là tập tin này ở đây.
Đó là tệp ADP trong đó chúng tôi sẽ triển khai mọi thứ liên quan đến xây dựng API và đặc biệt là
xây dựng AI với mô hình học tích hợp sâu.
Vì vậy, về cơ bản đó là nơi chúng ta sẽ có cuộc phiêu lưu lớn.
Sau đó, chúng tôi có một số tệp khác.
Vì vậy, chúng tôi có tệp thứ hai ở đây, đó là trải nghiệm chơi lại số pi đó.
Và vì vậy lần này tôi đặt kinh nghiệm thay thế riêng chỉ vì chúng tôi đã triển khai nó.
Và bây giờ chúng tôi muốn tập trung vào những gì mới.
Và tin tôi đi, chúng ta có rất nhiều điều mới phải làm với trí thông minh nhân tạo mới này vì không chỉ chúng ta
muốn xây dựng một AI mà còn muốn xây dựng một AI để đánh bại Doom.
Vì vậy, bạn có thể tưởng tượng rằng điều này sẽ yêu cầu một số mã khá nâng cao.
Vì vậy, không phải lo lắng.
Chúng tôi có một mã lớn đang chờ chúng tôi và bạn sẽ học được rất nhiều thủ thuật mới.
Đó là lý do tại sao thủ thuật chơi lại trải nghiệm này mà bạn đã biết và tôi nhắc nhở sẽ cải thiện rất nhiều quá trình đào tạo.
Vâng, chúng ta hãy đặt nó một cách riêng biệt trong trải nghiệm này.
Chúng tôi phát tệp PI đó để bây giờ chúng tôi có thể tập trung vào tất cả các khái niệm, kỹ thuật và thủ thuật mới đang
chờ đợi chúng tôi.
Được rồi.
Và sau đó chúng tôi có hình ảnh xử lý trước tệp pi.
Vì vậy, đó là một tệp Python khác sẽ xử lý trước hình ảnh của chúng ta bởi vì bạn biết đấy, lần
này AI của chúng ta sẽ có mắt và đó là bởi vì các trạng thái đầu vào không còn được mã hóa bởi một vectơ nữa, mà
lần này các trạng thái đầu vào là hình ảnh.
Vì vậy, lớp đầu tiên của mạng nơ-ron lớn mà chúng ta sẽ tạo ra sẽ là mắt và đó
sẽ là các lớp chập của mạng nơ-ron tích hợp.
Nhưng để đảm bảo những hình ảnh này có thể được chấp nhận làm đầu vào của mạng nơ-ron phức hợp, chúng ta
cần phải xử lý trước chúng.
Và vì vậy tệp này sẽ xử lý trước những hình ảnh này để chúng có thể đi vào mạng nơ-ron.
Và vì vậy tôi đã tách tệp này ra vì nó không liên quan trực tiếp đến AI.
Và một lần nữa, chúng tôi muốn duy trì tối đa bộ não và trí nhớ cũng như sự tập trung của chúng tôi vào mọi
thứ liên quan đến AI.
Vì vậy, chúng tôi đặt điều này một cách riêng biệt để chúng tôi có thể xử lý trước hình ảnh bằng đèn pin và tiết kiệm một số năng
lượng cho phần còn lại.
Bạn có thể xem qua nó nếu bạn muốn.
Và nếu bạn cũng có khóa học học sâu, tốt, bạn có thể xem các hướng dẫn thực hành.
Chúng tôi nói về tiền xử lý hình ảnh, nhưng ở đây một lần nữa, chúng tôi thực sự muốn tập trung vào AI.
Tin tôi đi, chúng ta còn rất nhiều việc phải làm.
Và cuối cùng là thư mục cuối cùng, đó là thư mục video.
Vì vậy, ngay bây giờ thư mục này trống như bạn có thể thấy.
Nhưng khi chúng tôi thực thi mã, một số video về AI đang chơi trò diệt vong sẽ được thêm vào thư mục này.
Vì vậy, điều đó sẽ rất thú vị vì chúng ta sẽ thấy trên một số video AI đang hoạt động tốt như thế nào.
Vì vậy, chúng ta sẽ thấy AI giết quái vật và cố gắng chạy về phía mục tiêu theo đúng nghĩa đen.
Vì vậy, bạn sẽ thấy điều này sẽ khá thú vị.
Vì vậy, tất nhiên những video đầu tiên sẽ rất tệ vì AI sẽ chưa được đào tạo nhiều và vì vậy nó
sẽ bị giết rất nhanh.
Nhưng sau đó bạn sẽ thấy rằng khi quá trình đào tạo đang tiến triển tốt, AI sẽ ngày càng tốt hơn và
cuối cùng nó sẽ tiêu diệt được một số quái vật đang bị giết và hy vọng chúng ta có
thể đạt được mục tiêu.
Được rồi.
Vì vậy, hãy quay trở lại AFL của chúng tôi, là cái này.
Và như bạn có thể thấy, tôi đã lo việc nhập tất cả các thư viện và gói thiết yếu mà chúng
ta cần để chơi diệt vong.
Vì vậy, chúng ta hãy nhanh chóng xem xét chúng từng cái một.
Tất nhiên, chúng tôi có numpy vì chúng tôi sẽ làm việc với các mảng.
Đó là điều không thể tránh khỏi.
Tất nhiên, chúng ta sẽ bị tra tấn bởi vì chúng ta đang triển khai AI bằng pytorch.
Sau đó, chúng ta có ngọn đuốc và trong mô-đun chứa tất cả các công cụ để triển khai mạng nơ-ron.
Vì vậy, ví dụ, mô-đun sẽ chứa các lớp chập, sẽ là một phần của mạng nơ-ron trong tương lai của
chúng ta.
Sau đó, chúng ta có, và sau đó là gói chức năng có phím tắt F và chứa tất cả các chức
năng được sử dụng trong mạng nơ-ron.
Vì vậy, điển hình là các chức năng kích hoạt, chúng tôi sẽ sử dụng một số chức năng kích hoạt bộ chỉnh lưu, nhưng cũng
có một số chức năng gộp tối đa cho tích chập.
Mạng nơron và tất cả các chức năng này được chứa trong hàm.
Sau đó, chúng tôi có Optim, tất nhiên là dành cho Trình tối ưu hóa.
Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ sử dụng một trình tối ưu hóa nguyên tử và trình tối ưu hóa này được chứa trong Optim và sau đó
là phần mềm tốt nhất trong số tốt nhất của PyTorch, lớp biến từ mô-đun grad khác.
Và đó là tất cả sức mạnh của PyTorch bởi vì đó là thứ chứa các đồ thị động cho phép thực
hiện các tính toán rất nhanh về gradient, thậm chí là gradient của các hàm tổng hợp.
Vì vậy, chúng tôi chắc chắn sẽ sử dụng nó.
Đối với xe tự lái, nhưng hãy tin tôi đi, chúng tôi sẽ cần nó rất tệ.
Vì vậy, đó là tất cả cho các thư viện thiết yếu.
Sau đó, chúng ta cần nhập một số gói liên quan đến Openai, gym và doom.
Vì vậy, tất nhiên chúng tôi nhập Jim, sau đó chúng tôi nhập một số mô-đun trình bao bọc của thư viện Jim và một trong những trình bao
bọc này là trình bao bọc Kip.
Vì vậy, về cơ bản đó là nhập tất cả các công cụ và môi trường của Jim.
Và cuối cùng, chúng tôi có gói này mà chúng tôi cần nhập và có liên quan trực tiếp đến
doom, và đó là không gian hành động và hai phần rời rạc của trình bao bọc doom về cơ bản chứa môi trường của
diệt vong và cụ thể hơn, các hành động có thể được chơi, số lượng hành động cho trò chơi Doom cụ thể
mà chúng tôi sẽ chơi.
Và tôi nhắc rằng có sáu hành động.
Di chuyển sang trái, sang phải, rẽ trái, rẽ phải.
Tiến về phía trước và bắn.
Tấn công.
Được rồi.
Vì vậy, về cơ bản đó là những gì bạn cần nhập để diệt vong.
Và cuối cùng, tất nhiên, chúng tôi cần nhập hai tệp bên trong trải nghiệm phát lại chiếc bánh đó để trải nghiệm,
phát lại và xử lý trước hình ảnh để xử lý trước hình ảnh không có gì khác ngoài hình
ảnh của màn hình khi chơi trò chơi.
Và những hình ảnh này sẽ được xử lý trước, chuyển đổi thành các mảng numpy, định hình lại thành một định dạng nhất
định, sau đó chúng sẽ chuyển đến mạng nơ-ron, mạng nơ-ron phức hợp.
Được rồi.
Vì vậy, tôi đoán bây giờ chúng ta đã sẵn sàng để bắt
đầu triển khai lớn điều này.
Đó là vì, bạn biết đấy, tôi đã nói với bạn, chúng ta có một triển khai lớn đang chờ chúng ta.
Để không bị lạc trong tất cả những điều này, chúng ta cần có một cấu trúc tốt.
Và vì vậy tôi đã đánh dấu cấu trúc.
Chúng tôi sẽ thực hiện điều này trong hai phần.
Phần đầu tiên sẽ là về xây dựng AI.
Vì vậy, đó là nơi chúng tôi sẽ tạo ra bộ não của AI.
Và bộ não, như bạn đã hiểu, không gì khác chính là mạng lưới thần kinh.
Bạn biết đấy, CNN lớn này bao gồm một số lớp phức hợp và sau đó là một số lớp được kết nối đầy đủ để dự đoán
kết quả đầu ra vẫn là giá trị gợi ý.
Và sau đó chúng tôi sẽ tạo ra cơ thể của AI.
Và đó là một đại diện mới mà tôi đang mang đến cho bạn.
Và đó, một lần nữa, không để bị lạc.
Bạn sẽ thấy rằng chúng ta càng tiến xa hơn với mã, bạn sẽ càng thấy cấu trúc và mọi thứ cuối
cùng sẽ có ý nghĩa.
Và để đảm bảo điều đó có ý nghĩa, chúng ta cần một đại diện của AI.
Và về cơ bản, phần đầu tiên xây dựng AI sẽ bao gồm ba phần.
Phần đầu tiên sẽ là về cấu tạo bộ não là mạng lưới thần kinh.
Phần thứ hai sẽ nói về việc tạo ra cơ thể và tôi gọi nó là cơ thể vì đây là phần
sẽ cho AI biết cách thực hiện hành động.
Vì vậy, bạn biết đấy, đầu tiên bạn có bộ não phát hiện hình ảnh và dự đoán các giá trị tín hiệu, nhưng
sau đó bạn cần xác định cách AI sẽ thực hiện hành động và nó thực hiện hành động đó với cơ thể giống như cơ
thể con người.
Vì vậy, phần thân sẽ là phần mà chúng ta sẽ chỉ định phương pháp chơi hành động.
Vì vậy, ví dụ, với chiếc xe tự lái của chúng tôi, não là mạng lưới thần kinh mà chúng tôi tạo ra và cơ
thể là cách diễn ra hành động.
Đó là, là phương pháp max mềm.
Và đây cũng vậy.
Chúng ta sẽ tạo ra một bộ não và chúng ta sẽ tạo ra một cơ thể sẽ đóng vai trò hành động.
Tôi sẽ cho bạn tìm hiểu.
Nhưng điểm mấu chốt trong tất cả những điều này là chúng tôi sẽ có một đoạn mã rất có cấu trúc để không chỉ bạn có
thể lùi lại một bước và thực sự hiểu những gì đang xảy ra, mà còn có thể sử dụng nó như một khuôn khổ bất
cứ khi nào bạn muốn xây dựng một AI cho các mục đích khác.
Được rồi.
Và sau khi xây dựng AI ở phần một, chúng ta sẽ chuyển sang phần hai, sẽ là về việc triển
khai mô hình học sâu, phức hợp.
Và một lần nữa, chúng ta sẽ có các phần khác nhau và một trong số đó tất nhiên sẽ là đào
tạo AI.
Vì vậy, tôi nóng lòng muốn đi sâu vào nó.
Rõ ràng là bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu với phần một và chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tạo ra bộ não của AI
của chúng ta.
Vì vậy, tôi không thể chờ đợi và cho đến lúc đó, hãy tận hưởng AI.