WEBVTT 00:00.510 --> 00:03.060 Ciao e benvenuto in questo tutorial Python. 00:03.060 --> 00:04.690 Va bene, abbiamo appena fatto il cervello. 00:04.710 --> 00:06.290 E ora facciamo il corpo. 00:06.480 --> 00:11.640 Quindi, come hai capito, il corpo è la parte in cui definiamo come le azioni verranno riprodotte come 00:11.640 --> 00:13.550 accade per il vero corpo umano. 00:13.620 --> 00:18.860 Sai che hai il cervello che invia segnali al corpo e poi il tuo corpo gioca l'azione. 00:19.030 --> 00:23.060 Bene, è lo stesso che abbiamo i nostri segnali provenienti dal cervello. 00:23.130 --> 00:26.080 Qui riceviamo il segnale di uscita con la funzione Ford. 00:26.190 --> 00:31.320 Sapete prima cosa succede è che otteniamo le immagini che le immagini vanno negli occhi 00:31.470 --> 00:37.050 della rete neurale composta dai tre strati convoluzionali e quindi con gli strati completamente connessi otteniamo il 00:37.050 --> 00:40.040 segnale di uscita dal cervello che contiene i valori. 00:40.170 --> 00:45.690 Ma allora questo segnale di uscita dovrebbe essere inviato al corpo e il corpo svolgerà l'azione. 00:45.690 --> 00:48.830 E quindi questa è esattamente la parte che avremo in questo momento. 00:48.880 --> 00:55.690 Implementeremo il modo in cui il corpo giocherà l'azione e il modo in cui lo farà è con un certo 00:55.690 --> 00:58.350 metodo X esattamente come per la macchina Southron. 00:58.500 --> 01:05.940 metodo max è altamente raccomandato per giocare in azione con il corpo dell'IA e quindi è quello che andremo a fare. 01:05.940 --> 01:07.750 Insisto sul fatto che il 01:08.310 --> 01:13.620 Ma al contrario del tipo di reddito che faremo in classe e 01:13.860 --> 01:21.140 questa classe ovviamente corrisponderà al corpo dell'occhio e quindi iniziamo introducendo un corso qui che chiameremo 01:21.330 --> 01:30.240 soft next ma come questo Non voglio chiamarlo "soft" solo perché solo Max sordo è una classe di torcia Pi 01:30.480 --> 01:31.730 dal modulo finale. 01:31.860 --> 01:33.270 Quindi è pericoloso chiamarlo in questo modo. 01:33.270 --> 01:35.660 Quindi lo chiamo succhia Maxwellian. 01:35.820 --> 01:43.560 che la nostra rete neuronale convoluzionale della CNN è il cervello e l'attività di Sephton è il corpo dell'orecchio. 01:43.560 --> 01:44.960 Ora è molto chiaro 01:45.360 --> 01:52.010 So Soft il prossimo corpo e ereditiamo da quel modulo. 01:52.050 --> 01:53.580 Non penso che lo useremo. 01:53.640 --> 01:56.150 Ma comunque possiamo ancora ereditarci. 01:56.280 --> 02:01.260 Sai nel caso in cui vuoi migliorare questa roba al massimo della classe e vuoi usare alcuni strumenti 02:01.480 --> 02:04.780 dal modulo Bene, sarai in grado di farlo con il modulo motore. 02:04.780 --> 02:08.590 Ma a questo punto non penso che useremo nessuno dei moduli. 02:08.700 --> 02:13.130 Allora dentro e andiamo dentro il corpo. 02:13.560 --> 02:19.910 Va bene così, come al solito, inizieremo con la nostra funzione innata per definire le variabili 02:19.920 --> 02:21.030 e il futuro. 02:21.060 --> 02:21.980 Ma. 02:22.160 --> 02:29.040 Questi sono i corpi dell'IA AI e in effetti chiedono un corpo umano un parametro che possa definirlo come 02:29.130 --> 02:29.950 la temperatura. 02:30.150 --> 02:32.530 E in realtà quella sarà l'unica temperatura. 02:32.640 --> 02:37.060 Quindi è un corpo semplice, ma usare ancora questo parametro di temperatura farà molto per noi. 02:37.420 --> 02:44.510 ora possiamo inserire la temperatura per vedere quale è lo stesso parametro di quello che usiamo per questa macchina. 02:44.560 --> 02:50.220 OK ma prima della temperatura non dimentichiamo il sé ma gli oggetti per i corpi e 02:50.960 --> 02:51.300 OK. 02:51.320 --> 02:55.790 E poi Cullen e definiamo le nostre variabili. 02:55.950 --> 03:02.130 Quindi, poiché ereditiamo dal DNA e non dal Mudgal, useremo di nuovo la superfunzione. 03:02.190 --> 03:09.570 E quindi cerchiamo di essere efficienti manteniamo Sì e diciamocelo, è proprio qui. 03:09.660 --> 03:17.300 E, naturalmente, non dimentichiamo di sostituire la CNN qui, dopo aver sgozzato il prossimo amico. 03:17.430 --> 03:17.880 Ecco qua. 03:17.880 --> 03:22.420 Ora suppongo che potrebbe diventare un riflesso per voi per utilizzare la funzione di superfunzione in questa fase. 03:22.530 --> 03:30.660 E poi quello che dobbiamo fare è, ovviamente, impostare temperatura variabile con self che T e che 03:30.660 --> 03:37.190 sarà uguale all'argomento che verrà inserito quando si crea un oggetto alla prossima classe. 03:37.200 --> 03:42.810 Ricordo che ogni volta che crei un oggetto della prossima classe soft devi mettere gli 03:42.810 --> 03:49.080 argomenti che sono nella funzione init e quindi non c'è t e quindi la variabile dell'oggetto attaccato 03:49.080 --> 03:54.620 agli oggetti in sé la squadra sarà chiamata a questa T che è l'argomento che inserirai. 03:54.700 --> 03:55.090 Tutto ok. 03:55.110 --> 03:58.560 E ora quello che ha detto per la funzione è in realtà tutto ciò di cui abbiamo bisogno. 03:58.720 --> 04:04.110 Quindi immagino che siamo pronti per passare alla prossima funzione del massimo della classe. 04:04.240 --> 04:09.040 E questa sarà l'ultima funzione ci sono solo due funzioni in qualsiasi funzione. 04:09.070 --> 04:14.540 E il prossimo che implementerà nel prossimo toile che sarà la funzione di andata e Whiteford. 04:14.620 --> 04:18.920 Questo perché in questo momento dobbiamo trasmettere il segnale in uscita dal cervello. 04:19.000 --> 04:24.700 Sai che il Cuno usa il contenuto dei neuroni di uscita dello strato di uscita sul corpo 04:24.700 --> 04:25.770 che svolgerà l'azione. 04:25.810 --> 04:31.920 Quindi stiamo inoltrando il segnale di uscita dal cervello al corpo che svolgerà l'azione spostati in avanti vai a 04:32.020 --> 04:36.000 sinistra vai a destra vai a sinistra gira a destra o scatta. 04:36.070 --> 04:40.220 Va bene, facciamolo nel prossimo toile e poi in un po 'Then I.