WEBVTT

00:00.150 --> 00:05.400
Xin chào các bạn của tôi và chào mừng bạn đến với phần mới này về hình dung kết quả

00:05.400 --> 00:07.470
của mô hình học tích hợp, sâu.

00:07.710 --> 00:13.530
Đầu tiên, tôi thực sự muốn nói lời chúc mừng to lớn vì đã hoàn thành toàn bộ quá trình triển

00:13.530 --> 00:15.830
khai mô hình nơron tích chập sâu này.

00:15.840 --> 00:22.560
Và bây giờ chúng ta đang ở phần thú vị, nơi chúng ta sẽ hình dung kết quả của AI mà chúng ta đã tạo ra.

00:22.680 --> 00:27.630
Và như tôi đã nói ở phần cuối của hướng dẫn trước, bạn biết đấy, hướng dẫn cuối cùng của việc thực hiện, tôi

00:27.630 --> 00:29.940
đã nói rằng tôi có một điều bất ngờ cho bạn.

00:29.940 --> 00:32.610
Và, điều bất ngờ chính là điều này.

00:32.610 --> 00:36.090
Chúng ta sẽ hình dung kết quả trên Google CoLab.

00:36.090 --> 00:38.110
Và tại sao đó là một bất ngờ tốt?

00:38.130 --> 00:44.910
Đó là một bất ngờ tốt vì về cơ bản bạn sẽ hoàn toàn không gặp khó khăn khi chạy mã, chạy

00:44.910 --> 00:46.890
mã và hình dung kết quả.

00:47.040 --> 00:49.620
Thật vậy, đây là một tính năng mới của khóa học.

00:49.920 --> 00:56.430
Trước đây, chúng tôi thực sự đã từng chạy mã trên Spider bằng Python, nhưng việc cài đặt tất cả các gói,

00:56.430 --> 01:02.730
pytorch, phụ thuộc phòng tập thể dục và tất cả các phụ thuộc khác nhau là vô cùng khó khăn.

01:02.850 --> 01:08.460
Rất nhiều sinh viên thực sự gặp rất nhiều vấn đề khi cài đặt mọi thứ và cuối cùng thì hầu hết trong số họ không

01:08.460 --> 01:12.480
thể chạy tốt, toàn bộ mã và hầu hết là họ không thể xem kết quả cuối cùng.

01:12.480 --> 01:15.030
Vì vậy, tôi hoàn toàn muốn sửa chữa điều này.

01:15.030 --> 01:19.830
Và thực sự giải pháp tốt nhất mà tôi đã nghĩ ra là bao gồm toàn bộ mã.

01:19.830 --> 01:24.180
Vì vậy, bạn sẽ có chính xác mã giống như những gì chúng tôi đã triển khai trong phần này.

01:24.180 --> 01:30.300
Nhưng tôi đã bao gồm toàn bộ mã trên một sổ ghi chép Google CoLab, nơi điều duy nhất bạn sẽ phải làm

01:30.300 --> 01:35.160
để chạy mã và hình dung kết quả sẽ là nhấp vào các nút phát này tại đây.

01:35.160 --> 01:40.200
Đó là điều duy nhất bạn phải làm, bởi vì vẻ đẹp của Google CoLab là hầu hết các thư viện

01:40.200 --> 01:42.120
và gói đều đã được cài đặt.

01:42.120 --> 01:47.400
Ví dụ, TensorFlow đã được cài đặt sẵn, PyTorch đã được cài đặt sẵn trong tất cả các mô-đun ngọn đuốc, các chức

01:47.400 --> 01:51.690
năng và lớp đã được cài đặt sẵn, vì vậy bạn không cần phải cài đặt chúng.

01:51.690 --> 01:56.970
Tuy nhiên, chúng tôi vẫn có một số phụ thuộc nhỏ cần cài đặt để đảm bảo mọi thứ được kết nối

01:56.970 --> 02:03.690
tốt, nhưng chúng tôi sẽ không phải cài đặt chúng thông qua thiết bị đầu cuối hoặc thông qua lời nhắc Anaconda như chúng tôi đã làm trong

02:03.690 --> 02:04.620
xe tự lái.

02:04.620 --> 02:10.230
Chúng tôi sẽ chỉ cần nhấp vào nút phát này ở đây trong phần phụ thuộc hệ thống cài đặt ô đầu tiên này cho sự

02:10.230 --> 02:10.830
khôn ngoan.

02:11.070 --> 02:13.770
Bây giờ tôi biết một số bạn có thể đang nghĩ gì.

02:13.770 --> 02:16.700
Tại sao chúng ta không làm điều tương tự đối với xe tự lái?

02:16.710 --> 02:22.050
Rất tiếc, chúng tôi không thể làm điều tương tự vì trong mô-đun ô tô tự lái, chúng tôi có các tương tác

02:22.050 --> 02:22.950
của người dùng.

02:22.950 --> 02:28.230
Bạn biết đấy, khi chúng tôi vẽ một số ý nghĩa trên bản đồ, bạn biết đấy, thiết kế các con

02:28.230 --> 02:34.680
đường và đặt một số chướng ngại vật, tốt, thật không may, Google CoLab chưa có tính năng cho phép người dùng tương tác với một

02:34.680 --> 02:35.730
số bản đồ.

02:35.730 --> 02:38.340
Vì vậy, tôi không thể làm điều đó cho xe tự lái.

02:38.340 --> 02:44.010
Tôi xin lỗi vì điều đó, nhưng đó là lý do tôi tặng bạn toàn bộ chương sách của tôi về Khóa học va chạm, trong

02:44.010 --> 02:46.860
đó có tất cả các hướng dẫn về ô tô tự lái.

02:46.860 --> 02:49.440
Tôi hy vọng bạn có thể cài đặt mọi thứ đúng cách.

02:49.440 --> 02:53.640
Không có nhiều thứ để cài đặt so với Doom, vì vậy tôi hy vọng mọi thứ sẽ suôn sẻ cho chiếc xe tự

02:53.640 --> 02:53.940
lái.

02:53.940 --> 02:55.530
Nhưng vì sự diệt vong ở đây.

02:55.530 --> 02:56.580
Bây giờ bạn đã được bảo hiểm.

02:56.580 --> 03:00.750
Bạn sẽ không gặp bất kỳ khó khăn nào khi chạy mã và hình dung kết quả.

03:00.750 --> 03:01.890
Vì vậy, đó là điều bất ngờ.

03:01.890 --> 03:03.030
Tôi hy vọng bạn thích nó.

03:03.030 --> 03:08.040
Và bây giờ tôi sẽ hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình triển khai này để cho bạn thấy rằng thực sự chúng ta

03:08.040 --> 03:11.610
có cùng một đoạn mã như những gì chúng ta đã triển khai trong phần hai này.

03:11.610 --> 03:14.610
Điều duy nhất là tôi đã hợp nhất ba mã.

03:14.610 --> 03:20.370
Bạn biết đấy, đây là mã chúng tôi có trong thư mục bao gồm xử lý hình ảnh trước tệp p, sau

03:20.370 --> 03:25.980
đó trải nghiệm phát lại tệp p và sau đó là AI tệp p với hai phần một là xây dựng

03:25.980 --> 03:28.230
AI và phần hai đào tạo AI .

03:28.260 --> 03:34.710
Chà, những gì tôi làm đơn giản là tôi hợp nhất ba trong số chúng bằng cách đặt hình ảnh xử lý trước

03:34.740 --> 03:35.460
tệp p.

03:35.460 --> 03:37.020
Tôi sẽ chỉ cho bạn điều đó trong sổ làm việc.

03:37.020 --> 03:39.090
Sau đó, thứ hai, kinh nghiệm.

03:39.090 --> 03:42.020
Phát lại tệp P và thứ ba, AI.

03:42.050 --> 03:46.290
Chữ P rơi ở đó ngay bên dưới chữ P kia theo thứ tự đó.

03:46.920 --> 03:48.240
Vì vậy, tôi sẽ chỉ cho bạn cái này cho bạn.

03:48.240 --> 03:53.670
Và sau đó tôi chỉ phải thay đổi hai hoặc ba thứ trong toàn bộ mã này và tôi sẽ chỉ cho bạn chính xác những

03:53.670 --> 03:56.700
thay đổi để bạn có thể đảm bảo nắm bắt được sự khác biệt.

03:56.700 --> 04:02.010
Về cơ bản, trong tệp đó, mọi thứ đều giống nhau và tệp đó, mọi thứ cũng giống như vậy.

04:02.010 --> 04:04.920
Tuy nhiên, hoàn toàn không có thay đổi trong tệp đó.

04:04.920 --> 04:11.040
Ở đây, khi chúng tôi nhập các gói cho Openai và Zoom, chúng tôi không sử dụng không gian hành động doom

04:11.040 --> 04:13.410
wrappers của gói P để nhập rời rạc.

04:13.410 --> 04:14.940
Chúng tôi không sử dụng nó nữa.

04:14.940 --> 04:16.560
Chúng tôi sẽ sử dụng một cái gì đó khác, bạn sẽ thấy.

04:16.560 --> 04:25.230
Và tôi cũng đã thay đổi kích thước của các khung ở đây 80 x 80, tôi đã thay đổi kích thước đó thành 256 x 256.

04:25.230 --> 04:30.960
Để bạn có thể có kết quả hình ảnh tốt hơn thực sự, vì bạn sẽ có những video lớn hơn để xem.

04:31.260 --> 04:32.460
Đó chỉ là những gì tôi đã thay đổi.

04:32.460 --> 04:32.940
Tôi sẽ cho bạn thấy.

04:32.940 --> 04:38.880
Bây giờ, hãy bắt đầu với việc xử lý hình ảnh, bởi vì thực sự, như tôi đã nói với bạn, tôi vừa hợp nhất ba tệp lại

04:38.880 --> 04:39.420
với nhau.

04:39.420 --> 04:43.350
Vì vậy, chúng tôi bắt đầu với hình ảnh thực sự bằng cách nhấn p y.

04:43.350 --> 04:45.870
Và như bạn có thể thấy, điều này hoàn toàn giống nhau.

04:45.870 --> 04:49.470
Chúng tôi bắt đầu bằng cách nhập các thư viện, các thư viện giống hệt nhau ở đây.

04:49.470 --> 04:55.410
Sau đó, chúng tôi xử lý trước các hình ảnh với lớp hình ảnh tiền xử lý bao gồm phương thức init và

04:55.410 --> 04:56.580
phương pháp quan sát.

04:56.580 --> 04:59.670
Và như bạn có thể thấy, đây chính xác là hình ảnh tiền xử lý.

05:00.130 --> 05:02.470
Trong đó, phương pháp và phương pháp quan sát.

05:02.500 --> 05:07.480
Được rồi, sau đó chúng tôi chuyển sang trải nghiệm phát lại ở nơi chúng tôi có giống hệt nhau.

05:07.480 --> 05:11.350
Thật vậy, lần đầu tiên chúng tôi sử dụng hai thư viện ở đây, không tên tuổi.

05:11.370 --> 05:13.060
Nhấn vào bên phải.

05:13.060 --> 05:17.260
Sau đó, chúng tôi xác định một bước chính xác giống như những gì chúng tôi có ở đây.

05:17.260 --> 05:24.280
Và sau đó, chúng tôi thực hiện tiến trình trên một số bước và từng bước với lớp Tiến trình bước, lớp này

05:24.280 --> 05:26.770
hoàn toàn giống như trong sổ làm việc.

05:26.770 --> 05:27.130
Đúng.

05:27.130 --> 05:29.200
Tôi vừa thực hiện một số bản sao dán ở đây.

05:29.200 --> 05:31.300
Chúng tôi có cùng một phương thức init.

05:31.300 --> 05:34.780
Đó là một phương pháp và phương pháp các bước thưởng.

05:34.780 --> 05:40.540
Tất nhiên là được rồi, tất nhiên chúng tôi triển khai tính năng phát lại trải nghiệm với lớp bộ nhớ phát lại.

05:40.540 --> 05:44.140
Và như bạn có thể thấy, chúng tôi cũng có điều tương tự trong cộng tác của Google.

05:44.140 --> 05:48.660
Thêm vào đó, bạn có thể sẽ đánh giá cao hơn cấu trúc vì tôi đã thêm một số ô văn bản.

05:48.670 --> 05:52.720
Vậy là bạn biết đấy, hình dung trên sổ làm việc này thậm chí còn đẹp hơn.

05:52.720 --> 05:53.140
Được rồi.

05:53.140 --> 05:58.840
Vì vậy, hãy phát lại các bước chạy hàng loạt của phương pháp init lớp bộ nhớ, về cơ bản chính xác là cùng một đoạn mã.

05:58.840 --> 05:59.500
Được rồi.

05:59.500 --> 06:06.340
Và sau đó, chúng tôi chuyển sang API tệp thứ ba, API tự do, API chứa hai phần, phần một, xây

06:06.340 --> 06:09.190
dựng AI và phần hai đào tạo API.

06:09.220 --> 06:12.670
Vì vậy, hãy để tôi cho bạn thấy rằng chúng tôi có hoàn toàn giống nhau trên sổ làm việc này.

06:12.670 --> 06:17.950
Vì vậy, I Freedom API trước tiên chúng ta nhập các thư viện, những thư viện giống hệt nhau.

06:17.950 --> 06:19.210
Đúng, như bạn có thể thấy.

06:19.210 --> 06:25.030
Sau đó, ở đây, đó là sự khác biệt mà tôi đã đánh dấu khi nhập các gói cho Openai và Dhoom.

06:25.030 --> 06:31.960
Thay vì nhập các trình bao bọc đá quý và sau đó bỏ qua trình bao bọc và đóng gói nó để nhập vào tập lệnh, tốt những gì

06:31.960 --> 06:37.510
chúng tôi làm là chúng tôi chỉ phải thực sự nhập đá quý giống nhau, sau đó nhập viên ngọc bị hủy diệt

06:37.510 --> 06:41.770
này, về cơ bản là môi trường diệt vong mới thực sự là được cải thiện tốt.

06:41.770 --> 06:44.980
Và cuối cùng, các trình bao bọc bởi Thư viện Đá quý.

06:44.980 --> 06:45.310
Được rồi.

06:45.310 --> 06:50.260
Vì vậy, chỉ có sự khác biệt này ở đây, điều này sẽ làm cho thứ này hoạt động trên Google CoLab và cả trên Python

06:50.260 --> 06:51.220
nếu bạn muốn chạy nó.

06:51.220 --> 06:55.960
Và sau đó, tất nhiên ở đây, tôi không phải đưa mã đó vào trong Google sập đơn giản vì ở

06:55.960 --> 06:59.410
đây chúng tôi nhập các tệp khác vào đây vì chúng được tách biệt.

06:59.410 --> 07:04.360
Và vì tôi đã hợp nhất ba tệp trên Google CoLab, nên tôi không cần thực hiện thao tác nhập này.

07:04.360 --> 07:10.510
Vì vậy, ở đây chúng tôi chuyển trực tiếp đến cổng một, xây dựng API và ở đây, như tôi đã nói với bạn, chúng tôi có cùng

07:10.510 --> 07:13.150
một mã chính xác ngoại trừ các thứ nguyên ở đây.

07:13.150 --> 07:13.750
Đúng.

07:13.750 --> 07:20.950
Nếu chúng ta nhìn vào cổng một ở đây, Cổng một tòa nhà II, chúng ta bắt đầu bằng cách tạo ra bộ não với C và lớp.

07:20.950 --> 07:25.870
Và như bạn có thể thấy, chúng tôi có cùng một mã ngoại trừ kích thước của các khung đầu vào

07:25.870 --> 07:29.110
ở đây, đó là khi chúng tôi triển khai mã 80 x 80.

07:29.110 --> 07:36.940
Nhưng tôi đã thay đổi điều đó trong Google CoLab thành 256 x 256, để bạn có thể có khung hình tốt hơn và do đó video tốt hơn

07:36.940 --> 07:40.450
để xem, nhưng tất cả phần còn lại hoàn toàn giống nhau.

07:40.450 --> 07:46.450
Vì vậy, ở đây chúng ta tạo ra bộ não với lớp CNN, sau đó chúng ta làm bạn với lớp bạn thân max mềm.

07:46.450 --> 07:49.000
Vì vậy, chính xác giống như những gì chúng ta có ở đây.

07:49.000 --> 07:55.480
Và cuối cùng, chúng tôi đặt toàn bộ sự việc cùng với lớp chứa não và cơ thể cũng như một số

07:55.480 --> 07:58.090
phương pháp để thực hiện các hành động.

07:58.090 --> 07:59.980
Đúng, hoàn toàn giống nhau.

08:00.040 --> 08:05.350
Một lớp bao gồm não trong cơ thể, và sau đó là cùng một phương pháp để thực hiện các hành động.

08:05.350 --> 08:05.980
Được rồi.

08:05.980 --> 08:07.120
Vì vậy, hoàn toàn giống nhau.

08:07.120 --> 08:09.670
Chỉ kích thước của các khung đầu vào đã thay đổi.

08:09.670 --> 08:13.690
Và bây giờ chúng ta hãy chuyển sang phần hai, cũng sẽ giống hệt như vậy.

08:13.690 --> 08:16.630
Đầu tiên, chúng ta hiểu đúng môi trường diệt vong.

08:16.630 --> 08:18.610
Hãy để tôi cho bạn xem phần hai ở đây.

08:18.880 --> 08:25.780
Đầu tiên chúng ta nhận được môi trường diệt vong và ở đây hãy nhớ rằng vì chúng ta không còn sử dụng gói để nhập môi trường nữa

08:25.780 --> 08:27.940
mà thay vào đó là sự diệt vong này.

08:27.940 --> 08:31.480
Chà, điều duy nhất thay đổi trong mã đó thực sự là ở đây.

08:31.480 --> 08:35.680
Thật vậy, chúng ta có được hành lang trí tuệ, nhưng đây chính xác là cùng một môi trường.

08:35.860 --> 08:36.280
Được rồi.

08:36.280 --> 08:40.600
Và sau đó, tất nhiên, tôi thay đổi các kích thước mới này để bạn có thể có các video lớn hơn ở đây.

08:40.600 --> 08:46.240
Vì vậy, chúng ta không còn có 80 x 80 nữa, mà lần này là 256 x 256.

08:46.240 --> 08:51.640
Và sau đó chúng ta có chính xác như vậy, chúng ta nhận được sự diệt vong và số hành động mà bạn sẽ

08:51.640 --> 08:52.750
thấy sẽ là bảy.

08:53.230 --> 08:58.840
Sau đó, chúng tôi xây dựng AI bằng cách tạo ra đối tượng não, bạn biết đấy, CNN, sau đó là đối tượng cơ thể,

08:58.870 --> 09:04.720
phần thân mềm tối đa, và sau đó là toàn bộ AI bao gồm não và cơ thể giống hệt như những gì chúng tôi đã triển

09:04.720 --> 09:05.470
khai cùng nhau.

09:05.710 --> 09:06.100
Được rồi.

09:06.100 --> 09:07.870
Sau đó, chúng tôi thiết lập phát lại trải nghiệm.

09:07.870 --> 09:09.820
Vì vậy, điều đó hoàn toàn giống nhau ở đây.

09:09.820 --> 09:14.080
Và sau đó chúng tôi thực hiện theo dõi tính đủ điều kiện vẫn hoàn toàn giống nhau.

09:14.080 --> 09:15.550
Và sau đó chúng ta phải làm gì?

09:15.550 --> 09:19.840
Chà, chúng tôi tạo ra mức trung bình động cho các giám đốc điều hành 100 bước.

09:19.840 --> 09:20.320
Ở đây cũng vậy.

09:20.320 --> 09:22.030
Vì vậy, đó là cùng một mã.

09:22.030 --> 09:28.000
Về cơ bản, chỉ có kích thước của khung và cách nhập môi trường thay đổi.

09:28.510 --> 09:33.160
Và cuối cùng, chúng tôi đào tạo AI với mã chính xác.

09:33.730 --> 09:40.810
Vì vậy, cho đến đây chúng tôi có toàn bộ mã mà bạn đã thấy trong thư mục khi tải xuống, tập dữ liệu trong

09:40.810 --> 09:41.260
mã.

09:41.560 --> 09:45.250
Và về cơ bản, chúng tôi cũng có toàn bộ mã mà chúng tôi đã triển khai cùng nhau.

09:45.340 --> 09:53.560
Tuy nhiên, sau đó để hiển thị hoạt động trên Google Lab, tôi đã thêm mã bổ sung này, nhưng vì nó thực sự

09:53.560 --> 09:59.530
chỉ dành riêng cho sổ ghi chép CoLab này và cũng chỉ cụ thể để hình dung.

09:59.740 --> 10:03.490
Cái A. TÔI. hành động trong môi trường diệt vong sẽ làm hài lòng.

10:03.490 --> 10:08.350
Bạn không cần phải lo lắng về việc hiểu tất cả các mã ở đây vì bạn biết đấy, bạn sẽ chỉ thấy

10:08.350 --> 10:13.400
điều đó một lần trong đời khi bạn muốn xây dựng và đào tạo một số AI để chơi trong môi trường diệt vong.

10:13.420 --> 10:18.340
Ý tôi là bạn sẽ không phải sử dụng mã này cho các ứng dụng khác mà bạn sẽ làm việc khi

10:18.340 --> 10:19.750
xây dựng và đào tạo AI.

10:19.780 --> 10:21.960
Vì vậy, đừng quá lo lắng về mã này.

10:21.970 --> 10:26.010
Tôi chỉ thêm điều đó để làm cho nó hoạt động trên Google CoLab, nhưng hãy xem những gì tôi làm.

10:26.260 --> 10:28.060
Đầu tiên, nhập các thư viện, tất nhiên.

10:28.060 --> 10:34.030
Sau đó, tôi đã thêm một số mã thực tế ở đây để bạn có thể nhanh chóng xem số lượng hành động

10:34.030 --> 10:39.310
bạn có trong môi trường, cũng như hiển thị khung của môi trường chỉ để xem nó như thế nào.

10:39.310 --> 10:44.980
Và lý do tôi thêm điều đó là vì tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách chơi với các môi trường diệt vong khác vì bạn thực

10:44.980 --> 10:46.870
sự có nhiều môi trường trong số đó.

10:46.870 --> 10:53.260
Và vì vậy những gì bạn sẽ phải làm đơn giản là thay thế hành lang trí tuệ bằng tên của các môi trường

10:53.260 --> 10:54.070
khác ở đây.

10:54.070 --> 10:57.400
Tôi sẽ cung cấp cho bạn liên kết của trang đó ngay đến hướng dẫn này.

10:57.430 --> 11:01.540
Nhưng ở đây, như bạn có thể thấy, bạn có nhiều môi trường diệt vong mà bạn có thể chơi cùng.

11:01.540 --> 11:06.250
Bạn biết đấy, Kiến thức cơ bản về trí tuệ, Hành lang thông thái, đó là hành lang mà chúng ta sẽ chơi ngay bây

11:06.250 --> 11:11.800
giờ, Trung tâm phòng thủ trí tuệ và những nơi khác và thậm chí có một số mê cung trong nhà và chỉ cần làm theo hướng dẫn tại đây.

11:11.800 --> 11:15.760
Bạn sẽ tìm thấy tất cả chúng trong thư mục này, trong phương thức init này.

11:15.760 --> 11:17.740
Bạn chỉ có thể tìm thấy tên ở đây.

11:17.740 --> 11:20.710
Kiến thức cơ bản về trí tuệ, Hành lang thông thái, Trung tâm bảo vệ trí tuệ.

11:20.710 --> 11:22.600
Và bạn có nhiều, rất nhiều trong số họ, bạn thấy đấy.

11:22.600 --> 11:26.020
Vì vậy, nếu bạn muốn chơi với các môi trường diệt vong khác, hãy thoải mái làm điều đó.

11:26.020 --> 11:29.830
Bạn sẽ chỉ phải thay đổi tên của môi trường.

11:29.830 --> 11:34.150
Bất kỳ lúc nào bạn nhìn thấy hành lang diệt vong này trên sổ làm việc này, bạn chỉ cần thay thế bằng tên.

11:34.150 --> 11:39.580
Và nhờ mã này và mã này, bạn sẽ nhanh chóng có thể xem số lượng hành động, kích

11:39.580 --> 11:45.160
thước của hình dạng đầu vào là gì, và cũng có thể hiển thị khung để xem môi trường trông như

11:45.160 --> 11:45.790
thế nào.

11:45.790 --> 11:47.410
Vì vậy, điều này sẽ khá thiết thực.

11:47.530 --> 11:50.920
Sau đó, tôi chỉ thực hiện chức năng trợ giúp này để trực quan hóa.

11:50.920 --> 11:55.540
Sau đó, tôi chạy AI trên một tập tất nhiên sau khi nó được đào tạo.

11:55.540 --> 11:57.760
Vì vậy, đầu tiên chúng tôi sẽ đào tạo nó ở đây.

11:57.760 --> 12:02.460
Như bạn có thể thấy, nhân tiện, tôi đã quên nói với bạn rằng tôi cũng thay đổi một số kỷ nguyên từ

12:02.460 --> 12:06.730
100 thành 20, và đó chỉ đơn giản là vì, bạn biết đấy, tôi đã tăng kích thước của khung.

12:06.730 --> 12:11.710
Và vì tôi tăng kích thước cho khung hình, nên quá trình đào tạo sẽ mất nhiều thời gian hơn vì tất nhiên

12:11.710 --> 12:12.820
là khó đào tạo hơn.

12:12.820 --> 12:17.700
Và do đó tôi đã giảm số lượng 100 epoch xuống 20 OC.

12:17.740 --> 12:20.950
Và đừng lo lắng với điều đó, chúng tôi sẽ nhận được những phần thưởng tích cực, tốt đẹp.

12:20.950 --> 12:25.180
Nhưng tất nhiên nếu bạn muốn cải thiện hiệu suất và cải thiện kết quả cuối cùng, hãy

12:25.180 --> 12:26.680
tăng số kỷ nguyên đó lên.

12:26.680 --> 12:31.330
Bạn sẽ nhận được kết quả tốt hơn nữa, nhưng bạn sẽ thấy rằng đã có 20 kỷ nguyên, việc đào tạo sẽ

12:31.330 --> 12:32.350
mất khá nhiều thời gian.

12:33.160 --> 12:35.380
Được rồi, vậy tôi đã ở đâu?

12:35.380 --> 12:37.540
Có, điều đó giúp ích cho một chức năng cho việc hiển thị.

12:37.540 --> 12:41.560
Sau đó, tôi chạy AI trên một tập, tất nhiên, sau khi nó được đào tạo.

12:41.560 --> 12:48.550
Và cuối cùng ô mã cuối cùng này sẽ xuất ra video chơi trò chơi, bạn biết đấy, qua một tập này và bạn

12:48.550 --> 12:54.490
sẽ thấy AI sẽ hoạt động như thế nào trong một tập này trên video sẽ được xuất và bạn

12:54.490 --> 12:59.920
sẽ có thể tải xuống ở đây, bạn biết đấy, khi chúng tôi thực thi mã này.

13:00.670 --> 13:01.300
Được rồi.

13:01.300 --> 13:03.130
Vì vậy, bây giờ là thời gian để thực hiện.

13:03.130 --> 13:06.370
Đã đến lúc thực sự ngồi thoải mái trên ghế của chúng ta.

13:06.370 --> 13:08.470
Tôi mong bạn có một ly cà phê ngon hoặc một tách trà ngon.

13:08.480 --> 13:13.990
Bây giờ chúng ta chỉ cần nhấn các nút phát khác nhau trong mỗi ô để chạy kết quả cuối cùng.

13:14.000 --> 13:14.920
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.

13:14.920 --> 13:17.420
Nhưng trước tiên, và điều đó rất quan trọng cần hiểu.

13:17.420 --> 13:18.460
Và Google CoLab.

13:18.460 --> 13:24.760
Vì vậy, đây là liên kết của sổ làm việc Google CoLab mà tất cả bạn đều có quyền truy cập và do đó, tất nhiên, bạn không thể sửa

13:24.760 --> 13:30.100
đổi bất kỳ thứ gì trong đó bởi vì nếu một trong số bạn sửa đổi tốt, những người khác sẽ thấy sửa đổi.

13:30.100 --> 13:34.750
Vì vậy, đây là chế độ chỉ đọc và do đó, bạn phải làm gì để thực hiện một số

13:34.750 --> 13:38.920
sửa đổi, bạn biết đấy, trong trường hợp bạn muốn thay đổi tên của môi trường hoặc

13:38.920 --> 13:46.300
tăng số lượng kỷ nguyên hoặc thậm chí điều chỉnh AI của bạn, tốt, bạn sẽ phải tạo một bản sao của sổ làm việc này sẽ có trong Google Drive

13:46.300 --> 13:47.170
của riêng bạn.

13:47.170 --> 13:52.540
Và đó là lý do tại sao để làm được điều đó, bạn sẽ cần một địa chỉ Gmail để bạn có thể sử dụng Google

13:52.540 --> 13:52.930
Drive.

13:53.500 --> 13:55.450
Vì vậy, hãy chắc chắn có một cái.

13:55.450 --> 14:01.150
Và một khi đúng như vậy, bạn chỉ cần nhấp vào tệp ở đây, sau đó lưu một bản sao và ổ đĩa.

14:01.150 --> 14:07.060
Và điều này sẽ tạo một bản sao của sổ làm việc này trong Google Drive của riêng bạn, trên đó bạn có thể

14:07.060 --> 14:08.620
thực hiện một số sửa đổi.

14:08.620 --> 14:09.310
Được rồi.

14:09.310 --> 14:12.910
Và bây giờ chúng ta đang bắt đầu cuộc hành quyết này.

14:12.910 --> 14:18.220
Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ chơi tất cả các ô và chúng ta sẽ ngày càng tiến gần hơn đến kết quả cuối

14:18.220 --> 14:18.640
cùng.