WEBVTT

00:00.150 --> 00:05.400
Salve, amici miei, e benvenuti in questa nuova sezione sulla visualizzazione dei risultati

00:05.400 --> 00:07.260
del profondo, convoluzionale, immorale.

00:07.860 --> 00:13.530
Innanzitutto, desidero davvero esprimere enormi congratulazioni per aver completato l'intera implementazione del modello di

00:13.530 --> 00:15.650
apprendimento profondo e convoluzionale.

00:16.020 --> 00:22.410
E ora eccoci alla parte divertente in cui visualizzeremo i risultati della A. IO. abbiamo creato.

00:22.830 --> 00:27.420
E come ho detto, alla fine del tutorial precedente, sai, l'ultima storia dell'implementazione, ho detto

00:27.750 --> 00:29.990
che avevo una sorpresa per te.

00:30.000 --> 00:32.520
E, beh, la sorpresa è esattamente questa.

00:32.730 --> 00:35.550
Visualizzeremo i risultati su Google.

00:35.550 --> 00:37.970
Kulab E perché è una bella sorpresa?

00:38.220 --> 00:44.430
Questa è una bella sorpresa, perché in pratica non avrai assolutamente problemi a eseguire il codice, sai, eseguire

00:44.430 --> 00:46.690
il codice e visualizzare i risultati.

00:47.160 --> 00:49.650
In effetti, questa è una nuova caratteristica del corso.

00:49.650 --> 00:55.710
Sai, prima di questo, in realtà usavamo eseguire il codice su Spider in Python, ma era estremamente

00:55.710 --> 01:01.410
difficile, sai, installare tutti i pacchetti e applicarli alle dipendenze della palestra e tutte le

01:01.410 --> 01:02.490
diverse dipendenze.

01:02.820 --> 01:06.450
Molti studenti hanno effettivamente avuto un sacco di problemi durante l'installazione di tutto.

01:06.450 --> 01:11.550
E alla fine, la maggior parte di loro non poteva funzionare bene, l'intero codice e per lo più non potevano vedere

01:11.550 --> 01:12.360
i risultati finali.

01:12.630 --> 01:14.940
Quindi volevo assolutamente risolvere questo problema.

01:15.120 --> 01:19.860
E davvero la migliore soluzione che ho trovato è stata quella di includere l'intero codice.

01:19.870 --> 01:24.120
Quindi avrai esattamente lo stesso codice di quello che abbiamo implementato in questa parte.

01:24.270 --> 01:30.300
Ma ho incluso l'intero codice su un taccuino Google Kulab dove l'unica cosa che dovrai fare per eseguire

01:30.300 --> 01:35.160
il codice e visualizzare il risultato sarà fare clic su questi pulsanti qui.

01:35.190 --> 01:40.200
Questa è l'unica cosa che devi fare, perché il bello di Google Kulab è che la maggior parte delle

01:40.200 --> 01:42.060
librerie e dei pacchetti sono già installati.

01:42.180 --> 01:47.430
Ad esempio, il pavimento tenso è già installato da torture è già installato in tutti i moduli della

01:47.430 --> 01:51.580
torcia, le funzioni e le classi sono già installate, quindi non è necessario installarle.

01:51.810 --> 01:56.880
Tuttavia, abbiamo ancora alcune piccole dipendenze da installare per assicurarci che tutto sia collegato bene,

01:57.120 --> 02:02.850
ma non dovremo installarle tramite un terminale o, sai, tramite il prompt di anakonda come abbiamo fatto

02:02.850 --> 02:04.560
nell'auto a guida autonoma.

02:04.710 --> 02:10.230
Dovremo solo fare clic su questo pulsante di riproduzione qui in questa prima cella installando le dipendenze di sistema per

02:10.230 --> 02:10.680
saggezza.

02:11.220 --> 02:13.800
Ora, so cosa potrebbero pensare alcuni di voi.

02:13.830 --> 02:16.630
Perché non abbiamo fatto lo stesso per l'auto a guida autonoma?

02:16.800 --> 02:22.050
Beh, sfortunatamente, non abbiamo potuto fare lo stesso perché in un modulo per auto a guida autonoma, abbiamo

02:22.050 --> 02:28.050
avuto le interazioni dell'utente, sai, quando abbiamo inserito un po 'di senso sulla mappa per disegnare le strade e mettere alcuni ostacoli.

02:28.350 --> 02:34.710
Bene, e fortunatamente Google Kulab non ha ancora quella caratteristica di permettere di avere alcune interazioni dell'utente con

02:34.710 --> 02:35.760
alcune mappe.

02:35.760 --> 02:38.340
Quindi non potevo farlo per l'auto a guida autonoma.

02:38.370 --> 02:39.390
Le mie scuse per questo.

02:39.630 --> 02:45.090
Ma è per questo che ti ho dato l'intero capitolo del mio libro sul corso accelerato, che contiene tutte le

02:45.270 --> 02:46.860
istruzioni sull'auto a guida autonoma.

02:46.860 --> 02:49.440
Spero che tu possa installare tutto correttamente comunque.

02:49.440 --> 02:51.930
Non c'era molto da installare rispetto a farlo.

02:51.930 --> 02:56.490
Spero che tutto sia andato bene per l'auto a guida autonoma, ma per Doom qui, ora sei coperto.

02:56.670 --> 03:00.760
Non avrai problemi a eseguire il codice e a visualizzare i risultati.

03:00.760 --> 03:01.770
Quindi questa è la sorpresa.

03:01.980 --> 03:02.910
Spero vi piaccia.

03:03.120 --> 03:08.040
E ora ti guiderò attraverso l'intera implementazione per mostrarti che effettivamente abbiamo esattamente lo stesso

03:08.040 --> 03:11.430
codice di quello che abbiamo implementato in questa seconda parte.

03:11.730 --> 03:14.610
L'unica cosa è che ho unito i tre codici.

03:14.610 --> 03:19.770
Sai, questo è un codice che avevamo nella cartella, sai, composto dall'elaborazione dell'immagine che ho sentito poi dall'esperienza replay

03:19.780 --> 03:25.560
che ho sentito e dalla A. IO. che ho sentito con le due parti, la

03:25.560 --> 03:28.110
prima parte, la costruzione dei dati e la parte l'addestramento dei dati.

03:28.410 --> 03:34.750
Bene, quello che ho fatto è stato semplicemente unire i tre inserendo prima l'immagine, elaborando preventivamente che ho sentito che

03:34.950 --> 03:37.560
te lo mostrerò nella cartella di lavoro.

03:37.560 --> 03:40.440
In secondo luogo, l'esperienza è così bella.

03:40.560 --> 03:46.140
E terzo, l'area che ho sentito lì, solo una sotto l'altra in quell'ordine.

03:46.320 --> 03:48.150
OK, quindi ti mostrerò questo.

03:48.300 --> 03:54.120
E poi ho dovuto cambiare due o tre cose in tutto questo codice e ti mostrerò esattamente le modifiche

03:54.120 --> 03:59.550
in modo che tu possa assicurarti di cogliere la differenza fondamentalmente in questo, beh, tutto è uguale

03:59.730 --> 04:01.980
e quello, beh, tutto è lo stesso.

04:02.010 --> 04:04.800
Assolutamente nessun cambiamento, tuttavia, in quel file.

04:05.040 --> 04:10.720
Bene, qui, quando inseriamo i pacchetti per l'apertura e il funzionamento, non utilizziamo quel pacchetto.

04:10.740 --> 04:13.380
Spazio azione wrapper Dhoom da importare in questo gruppo.

04:13.410 --> 04:14.880
Non lo usiamo più.

04:15.000 --> 04:15.960
Useremo qualcos'altro.

04:15.960 --> 04:16.410
Vedrai.

04:16.710 --> 04:21.870
Inoltre, ho cambiato le dimensioni dei telai qui, 80 per 80.

04:22.080 --> 04:29.040
L'ho cambiato in 256 per 256 in modo che tu possa avere risultati di visualizzazione davvero migliori, perché avrai

04:29.040 --> 04:30.990
video più grandi da guardare.

04:30.990 --> 04:32.490
OK, è proprio quello che ho cambiato.

04:32.490 --> 04:32.970
Ti mostrerò.

04:32.970 --> 04:38.880
Ora, iniziamo con l'elaborazione delle immagini, perché in effetti, come ti ho detto, ho semplicemente unito i tre file

04:38.880 --> 04:39.360
insieme.

04:39.450 --> 04:43.200
Quindi iniziamo con l'elaborazione delle immagini nel modo P.

04:43.470 --> 04:45.780
E come puoi vedere, è esattamente lo stesso.

04:45.960 --> 04:49.290
Iniziamo importando le librerie, esattamente le stesse qui.

04:49.590 --> 04:56.010
Quindi pre-elaboriamo le immagini con la classe dell'immagine pre-elaborazione composta dal metodo Init e dal metodo di

04:56.010 --> 04:56.460
osservazione.

04:56.700 --> 04:59.700
E come puoi vedere, questa è esattamente la stessa immagine pre-elaborazione.

05:00.150 --> 05:02.350
E ammesso e metodo di osservazione.

05:02.490 --> 05:09.300
Va bene, poi passiamo all'esperienza con il gioco in cui abbiamo esattamente gli stessi che abbiamo importato per la prima

05:09.300 --> 05:12.210
volta nelle biblioteche qui, i nomi sul marciapiede.

05:12.420 --> 05:12.870
Destra.

05:13.170 --> 05:17.130
Quindi definiamo un passaggio esattamente uguale a quello che abbiamo qui.

05:17.340 --> 05:23.700
Quindi avanziamo su diversi passaggi finali, passaggi con la classe di avanzamento passaggio finale, che è

05:23.700 --> 05:26.790
esattamente lo stesso della cartella di lavoro.

05:26.790 --> 05:27.170
Destra.

05:27.180 --> 05:29.250
Ho appena fatto un po 'di copia incolla qui.

05:29.280 --> 05:31.290
Avevamo esattamente lo stesso metodo init.

05:31.290 --> 05:34.650
È un metodo e il metodo dei passaggi di ricompensa.

05:34.770 --> 05:40.440
Va bene, allora ovviamente implementiamo il replay dell'esperienza con la classe di memoria di replay.

05:40.590 --> 05:44.130
E come puoi vedere, abbiamo esattamente lo stesso nel colore di Google.

05:44.130 --> 05:49.560
Inoltre, forse apprezzerai meglio la struttura perché ho aggiunto un po 'di texture in modo che, sai, possa essere

05:49.560 --> 05:52.680
ancora più bello da visualizzare su questa cartella di lavoro.

05:52.710 --> 05:53.160
Tutto ok.

05:53.170 --> 05:58.710
Quindi riproduci i passaggi di esecuzione batch del metodo di inizializzazione della classe di memoria, fondamentalmente esattamente lo stesso codice.

05:58.830 --> 05:59.310
Tutto ok.

05:59.640 --> 06:06.750
E poi passiamo al terzo fallo I Fordismo in entrambi i casi riguardante le due parti, parte uno edificio e

06:07.380 --> 06:09.200
parte all'addestramento dei dati.

06:09.210 --> 06:12.480
Quindi lascia che ti mostri che abbiamo esattamente lo stesso su questa cartella di lavoro.

06:12.810 --> 06:17.990
Quindi presumo in entrambi i casi, prima importiamo le librerie, esattamente le stesse.

06:18.000 --> 06:23.070
Bene, come puoi vedere, quindi qui, questa è la differenza che ho già evidenziato durante

06:23.070 --> 06:29.880
l'importazione dei pacchetti per l'apertura e che funziona bene invece di importare Jim Webers e quindi saltare wrapper e pacchetto per

06:29.880 --> 06:30.990
importare in questo.

06:31.620 --> 06:34.410
Bene, quello che dobbiamo fare è importare solo Jim.

06:34.410 --> 06:40.020
È la stessa cosa quindi importa la saggezza, Jim, che sono i nuovi ambienti Dhume, in fondo, che

06:40.020 --> 06:41.670
sono stati davvero, beh, migliorati.

06:41.850 --> 06:44.960
E infine i Raptors della Jim Library.

06:44.970 --> 06:45.330
Tutto ok.

06:45.330 --> 06:50.280
Quindi solo questa differenza qui, che farà funzionare questa cosa su Google Kulab e anche su Python se

06:50.280 --> 06:51.030
vuoi eseguirlo.

06:51.360 --> 06:56.280
E poi, ovviamente, non dovevo includere quel codice in Google Kulab semplicemente perché qui importiamo

06:56.280 --> 06:59.280
gli altri file qui, sai, perché sono separati.

06:59.490 --> 07:04.350
E poiché ho unito i tre file su Google Color, beh, non ho bisogno di fare questa importazione.

07:04.350 --> 07:08.190
Quindi qui passiamo direttamente alle parti uno, costruendo l'area.

07:08.490 --> 07:13.110
E qui, come ti ho detto, abbiamo lo stesso identico codice tranne per le dimensioni qui.

07:13.170 --> 07:13.590
Destra.

07:13.800 --> 07:17.280
Se guardiamo qui la prima parte, l'edificio della prima parte, sì.

07:17.280 --> 07:20.820
Iniziamo facendo il cervello con la C e la classe.

07:21.000 --> 07:25.890
E come puoi vedere, abbiamo lo stesso identico codice tranne che per le dimensioni dei frame di input

07:25.890 --> 07:28.950
qui, che erano quando abbiamo implementato il codice ottanta per ottanta.

07:29.250 --> 07:37.200
Ma ho cambiato quel Google Kulab a 256 per 256 in modo da poter avere frame migliori e quindi video migliori

07:37.200 --> 07:38.060
da guardare.

07:38.100 --> 07:40.460
OK, ma tutto il resto è esattamente lo stesso.

07:40.470 --> 07:46.470
Quindi qui creiamo il cervello con la classe CNN, poi creiamo il corpo con la classe corpo softmax.

07:46.470 --> 07:48.900
Quindi esattamente lo stesso di quello che abbiamo qui.

07:49.050 --> 07:54.660
E infine, mettiamo insieme il tutto con l'A. IO. classe, inclinando il cervello e

07:54.840 --> 07:58.140
il corpo, e anche un metodo per eseguire le azioni.

07:58.140 --> 07:58.560
Destra?

07:58.710 --> 08:04.740
Esattamente la stessa classe di età composta dal cervello nel corpo e quindi lo stesso metodo per eseguire le

08:04.740 --> 08:05.220
azioni.

08:05.340 --> 08:05.820
Tutto ok.

08:06.150 --> 08:07.160
Quindi esattamente lo stesso.

08:07.160 --> 08:09.510
Sono cambiate solo le dimensioni dei frame di input.

08:09.750 --> 08:13.700
E ora passiamo alla seconda parte, che sarà anche esattamente la stessa.

08:13.710 --> 08:16.650
In primo luogo, otteniamo l'ambiente del destino giusto.

08:16.650 --> 08:18.420
Lascia che ti mostri anche la seconda parte qui.

08:19.020 --> 08:21.000
Otteniamo prima l'ambiente.

08:21.000 --> 08:27.810
E qui ricordatelo visto che non lo usiamo più per migliorare l'ambiente, ma invece per saggezza.

08:28.050 --> 08:31.500
Bene, l'unica cosa che è cambiata in quel codice è proprio questo qui.

08:31.500 --> 08:33.030
E abbiamo ottenuto la saggezza Cawdor?

08:33.030 --> 08:35.490
Ma questo è esattamente lo stesso ambiente.

08:35.880 --> 08:36.330
Tutto ok.

08:36.330 --> 08:40.620
E poi, ovviamente, cambio queste nuove dimensioni in modo che tu possa avere video più grandi qui.

08:40.620 --> 08:46.080
Quindi non abbiamo più ottanta per ottanta, ma questa volta 256 per 256.

08:46.350 --> 08:48.150
E poi abbiamo esattamente lo stesso.

08:48.150 --> 08:52.620
Otteniamo la richiesta e il numero di azioni che vedrai sarà sette.

08:53.190 --> 08:59.250
Quindi costruiamo l'API creando l'oggetto cervello, sai, la CNN, poi l'oggetto corpo softmax body e poi

08:59.250 --> 09:05.310
l'intera area composta dal cervello e dal corpo esattamente come quello che abbiamo implementato insieme.

09:05.800 --> 09:07.890
In quel momento abbiamo creato l'esperienza Freeplay.

09:07.890 --> 09:09.660
Quindi è esattamente lo stesso qui.

09:09.960 --> 09:11.880
E poi implementiamo l'idoneità.

09:11.880 --> 09:13.950
Tre è sempre lo stesso.

09:14.100 --> 09:15.560
E poi cosa facciamo?

09:15.570 --> 09:18.780
Bene, facciamo la media mobile su cento passi.

09:19.230 --> 09:20.330
Dirigenti, lo stesso qui.

09:20.340 --> 09:21.900
Quindi è lo stesso identico codice.

09:22.110 --> 09:27.950
Fondamentalmente sono cambiate solo le dimensioni dei frame e il modo di importare l'ambiente.

09:27.960 --> 09:33.030
OK, e finalmente addestriamo l'IA con esattamente lo stesso codice.

09:33.190 --> 09:39.180
OK, quindi fino a qui abbiamo l'intero codice che hai visto nella cartella.

09:39.330 --> 09:44.610
Quando scarichi nuovamente il set di dati e il codice, in pratica abbiamo anche l'intero codice che abbiamo implementato

09:44.610 --> 09:45.120
insieme.

09:45.510 --> 09:49.440
Tuttavia, allora per far funzionare la visualizzazione su Google.

09:49.440 --> 09:57.060
Kulab Beh, ho aggiunto questo codice extra, ma dal momento che è davvero specifico solo per questo taccuino a colori e

09:57.060 --> 09:59.580
anche solo specifico per la visualizzazione.

09:59.730 --> 10:05.850
L'AIA in azione nell'ambiente Doom ti farà piacere, non devi preoccuparti di capire tutti i codici che sono qui perché, sai,

10:05.850 --> 10:10.380
lo vedrai solo una volta nella tua vita quando vorrai costruire e addestrare un po

10:10.560 --> 10:13.300
'di A. IO. giocare nell'ambiente.

10:13.500 --> 10:17.490
Quello che voglio dire è che non dovrai usare questo codice per le altre applicazioni.

10:17.490 --> 10:21.980
Lavorerai su un edificio e ti allenerai in A. IO. Quindi non preoccuparti troppo per questa ragazza.

10:21.990 --> 10:25.920
L'ho appena aggiunto per farlo funzionare su Kulab, ma vediamo cosa faccio.

10:26.070 --> 10:32.100
Prima nelle librerie, ovviamente, poi ho aggiunto alcuni codici pratici qui in modo che tu possa vedere molto

10:32.100 --> 10:37.920
rapidamente il numero di azioni che hai nell'ambiente, così come una visualizzazione della cornice dell'ambiente solo per

10:37.920 --> 10:39.180
vedere com'è piace.

10:39.420 --> 10:45.030
E il motivo per cui l'ho aggiunto è perché ti mostrerò anche come giocare con altri ambienti doomer perché

10:45.030 --> 10:46.710
in realtà ne hai molti.

10:46.980 --> 10:53.220
E quindi quello che dovrai semplicemente fare è sostituire il corridoio della saggezza con il nome degli altri ambienti che

10:53.370 --> 10:54.110
sono qui.

10:54.120 --> 10:57.180
Ti fornirò il collegamento di quella pagina fino a questo tutorial.

10:57.450 --> 11:02.290
Ma qui, come puoi vedere, hai molti ambienti Dhoom con cui puoi giocare, sai, un po 'di saggezza

11:02.340 --> 11:03.180
di base.

11:03.180 --> 11:07.800
Korder, che è quello con cui giocheremo in questo momento, Wisdom Defense Center e altro.

11:07.810 --> 11:09.840
E hai anche dei labirinti al coperto.

11:09.840 --> 11:11.700
E segui le istruzioni qui.

11:11.850 --> 11:13.860
Li troverai tutti in questa cartella.

11:14.040 --> 11:20.250
Sai, in questo nel suo metodo, puoi semplicemente trovare il nome qui con un po 'di saggezza di base è un centro di

11:20.250 --> 11:20.640
difesa.

11:20.760 --> 11:22.620
E ne hai molti, molti, vedi.

11:22.620 --> 11:27.930
Quindi, se vuoi giocare gratuitamente con altri ambienti doom per farlo, dovrai solo

11:27.930 --> 11:29.850
cambiare il nome dell'ambiente.

11:29.850 --> 11:34.020
Ogni volta che vedi il colore della saggezza qui su questa cartella di lavoro, sostituiscilo semplicemente con il nome.

11:34.230 --> 11:39.570
E grazie a questo codice ea questo, beh, sarai rapidamente in grado di vedere qual è il

11:39.570 --> 11:45.090
numero di azioni, le dimensioni della forma di input e anche una visualizzazione della cornice per vedere come

11:45.240 --> 11:47.190
appare l'ambiente sarà abbastanza pratico .

11:47.550 --> 11:50.700
Quindi ho creato questa funzione di supporto per la visualizzazione.

11:51.000 --> 11:55.590
Quindi eseguo la A. IO. in un episodio, ovviamente, dopo che è stato addestrato.

11:55.590 --> 11:57.780
Quindi lo addestreremo prima qui.

11:57.780 --> 12:02.310
Come puoi vedere, a proposito, ho dimenticato di dirti che cambio anche un numero di epoche

12:02.310 --> 12:07.770
da 100 a venti e questo semplicemente perché, sai, ho aumentato le dimensioni del telaio e dato che ho aumentato

12:07.780 --> 12:12.210
le dimensioni del telaio, beh, l'allenamento richiederà molto più tempo perché, ovviamente, è più difficile

12:12.210 --> 12:12.720
allenarsi.

12:12.870 --> 12:17.040
E quindi ho ridotto il numero di cento epoche fino a venti.

12:17.160 --> 12:20.970
OK, e non preoccuparti, avremo già una buona ricompensa positiva.

12:20.970 --> 12:25.170
Ma ovviamente se vuoi migliorare le prestazioni e migliorare i risultati alla fine, sentiti libero di

12:25.170 --> 12:26.640
aumentare quel numero di e-book.

12:26.730 --> 12:28.290
Otterrai risultati ancora migliori.

12:28.290 --> 12:32.190
Ma vedrai che già con Twenty Époque la formazione richiederà un bel po 'di tempo.

12:32.310 --> 12:33.720
Ok tutto bene.

12:33.720 --> 12:35.370
Allora dov'ero?

12:35.400 --> 12:37.530
Sì, quella funzione di aiuto per la visualizzazione.

12:37.530 --> 12:41.490
Poi metto in onda un episodio, ovviamente dopo che è stato addestrato.

12:41.670 --> 12:48.570
E finalmente quest'ultima cella di codice produrrà il video del gioco, sai, su questo episodio e vedrai come

12:48.570 --> 12:54.540
si comporterà l'IA su questo episodio su un video, che verrà emesso e che sarà

12:54.540 --> 12:56.670
in grado di Scarica.

12:56.760 --> 12:59.790
E il fallo è qui, sai, quando eseguiamo questo codice.

12:59.910 --> 13:01.260
Ok tutto bene.

13:01.350 --> 13:03.150
Quindi ora è il momento dell'esecuzione.

13:03.150 --> 13:06.390
È ora di sedersi davvero comodamente sulla nostra sedia.

13:06.390 --> 13:08.310
Spero che tu abbia un buon caffè o una buona visita.

13:08.520 --> 13:14.010
Ora premiamo solo i diversi pulsanti di riproduzione e ciascuna delle celle per eseguire il risultato finale.

13:14.010 --> 13:14.790
Quindi facciamolo.

13:15.060 --> 13:17.780
Ma prima, e questo è molto importante da capire e andare.

13:17.790 --> 13:23.520
Kulab Quindi questo è il collegamento di una cartella di lavoro di Google Kulak, a cui tutti avete accesso.

13:23.790 --> 13:28.170
E quindi, ovviamente, non puoi modificare nulla in esso, perché se uno di voi modifica bene,

13:28.260 --> 13:30.000
gli altri vedranno la modifica.

13:30.210 --> 13:34.800
Quindi questo è in modalità di sola lettura e quindi quello che devi fare per apportare alcune

13:34.800 --> 13:38.940
modifiche, sai, nel caso in cui desideri cambiare il nome dell'ambiente o aumentare il numero

13:38.940 --> 13:45.840
di epoche o anche regolare la tua A. IO. , beh, dovrai creare una copia di questa cartella di lavoro,

13:45.870 --> 13:47.160
che sarà nel tuo Google Drive.

13:47.160 --> 13:52.560
Ed è per questo che per farlo, avrai bisogno di un indirizzo Gmail per poter avere un'unità

13:52.560 --> 13:52.950
Google.

13:52.950 --> 13:55.500
OK, quindi assicurati di averne uno.

13:55.500 --> 14:01.280
E una volta che è così, beh, devi solo fare clic sul file qui e quindi salvare una copia e guidare.

14:01.280 --> 14:07.380
Questo creerà una copia di questa cartella di lavoro nel tuo Google Drive su cui potrai apportare

14:07.500 --> 14:08.610
alcune modifiche.

14:08.610 --> 14:09.150
Tutto ok.

14:09.480 --> 14:12.900
E ora eccoci all'inizio di questa esecuzione.

14:12.900 --> 14:18.240
Quindi ora giocheremo solo su tutte le celle e ci avvicineremo sempre di più al risultato

14:18.240 --> 14:18.660
finale.