WEBVTT

00:00.420 --> 00:01.260
هل أنت جاهز؟

00:01.290 --> 00:02.300
هيا بنا نقوم بذلك.

00:02.310 --> 00:05.970
لنبدأ بتثبيت جميع تبعيات النظام للحكمة.

00:06.000 --> 00:12.510
دعنا نضغط على زر التشغيل هذا ، والآن سيقوم بتثبيت جميع التبعيات ، كما ترون ، مثل الوسادة أو

00:12.510 --> 00:18.150
psi ، و pi ، وكذلك بعض التبعيات الأخرى التي ستكون مطلوبة لتشغيل هذا بنجاح.

00:18.150 --> 00:22.140
ولكن كل الباقي مثل pytorch ، تم بالفعل تثبيت وحدات الصالة الرياضية.

00:22.140 --> 00:23.070
لذلك هذا رائع حقًا.

00:23.070 --> 00:28.800
هذا حقًا هو جمال Google CoLab وهذا بفضله لن يواجه أي منكم أي مشكلة في تنفيذ

00:29.250 --> 00:32.040
الكود وتصور النتيجة النهائية.

00:32.430 --> 00:32.760
حسنا.

00:32.760 --> 00:35.250
لذلك سيستغرق هذا في الواقع دقيقة أو دقيقتين.

00:35.250 --> 00:41.430
لذلك سأقدم سريعًا هنا وسأراكم قريبًا جدًا لبقية تنفيذ الشفرة.

00:42.820 --> 00:43.420
حسنا.

00:43.420 --> 00:46.240
يبدو أننا في نهاية تثبيت النظام.

00:46.240 --> 00:52.210
التبعيات ، كما ترى ، تقوم بتنزيلها وتثبيتها أثناء تجميعها مع جميع المتطلبات

00:52.210 --> 00:53.680
الصحيحة.

00:53.680 --> 00:58.180
وفي غضون ثوانٍ ، يجب أن يتم ذلك بشكل صحيح.

00:58.180 --> 00:59.800
ودعونا نرى.

00:59.800 --> 01:01.360
ثلاثة ، اثنان.

01:01.360 --> 01:02.140
هناك نذهب.

01:02.140 --> 01:03.910
تم تثبيت كل شيء بنجاح.

01:03.910 --> 01:05.260
لا تقلق بشأن هذه الأخطاء هنا.

01:05.260 --> 01:11.050
لن تؤثر على تنفيذ الكود ، ولكن تم تثبيت كل شيء بنجاح كما نريد.

01:11.050 --> 01:13.450
حسنًا ، والآن الخطوة التالية.

01:13.450 --> 01:14.770
مهم جدا.

01:14.800 --> 01:16.600
انظر إلى هذه العقدة المهمة.

01:16.600 --> 01:22.270
تقول أنه بعد تثبيت جميع التبعيات ، بشكل أساسي بعد تنفيذ هذه الخلية الأولى هنا ، يجب عليك

01:22.270 --> 01:24.010
إعادة تشغيل وقت التشغيل.

01:24.010 --> 01:26.560
وإلا ستحصل على بعض أخطاء التنفيذ هنا.

01:26.560 --> 01:27.610
لذلك دعونا نفعل ذلك بسرعة.

01:27.610 --> 01:28.390
انها بسيطة جدا.

01:28.390 --> 01:33.910
تحتاج فقط إلى النقر فوق وقت التشغيل هنا ثم إعادة تشغيل وقت التشغيل ثم نعم ، حسنًا.

01:33.910 --> 01:35.500
سيؤدي هذا إلى استعادة وقت التشغيل الخاص بك.

01:35.500 --> 01:40.480
والآن يمكنك تنفيذ كل هذه الخلايا بمجرد النقر فوق زر التشغيل.

01:40.480 --> 01:44.800
لنقم بذلك ، بدءًا من هذه المعالجة المسبقة لصورة الملف الأولى.

01:44.830 --> 01:51.370
حسنًا ، لذلك دعنا أولاً نستورد المكتبات ، ثم نعالج الصور مسبقًا باستخدام فئة

01:51.370 --> 01:58.570
صورة المعالجة المسبقة والآن انتقلنا بالفعل إلى تجربة إعادة التنفيذ التي تعني هذا.

01:58.570 --> 02:00.340
حسنًا ، لنفعل هذا.

02:00.340 --> 02:05.140
نقوم أولاً باستيراد المكتبات ، ثم نحدد خطوة واحدة من البيئة.

02:05.170 --> 02:13.210
ثم نحقق التقدم في عدة خطوات وخطوات مع فئة Step Progress تمامًا مثل ما لدينا

02:13.210 --> 02:14.770
في المجلد.

02:14.830 --> 02:20.500
ثم نقوم بتنفيذ تجربة إعادة التشغيل من خلال بناء فئة ذاكرة إعادة التشغيل هذه.

02:20.500 --> 02:21.940
حسنًا ، كل خير.

02:21.940 --> 02:30.160
والآن ننتقل إلى الملف الثالث ، هذا هو الملف الذي أقوم به إما py ثم نقوم أولاً باستيراد المكتبات.

02:31.100 --> 02:31.940
ثم.

02:31.940 --> 02:32.240
حسنا.

02:32.240 --> 02:37.280
لذلك يستغرق الأمر بعض الوقت هنا لأننا نستورد جميع وحدات المصباح ، ثم نستورد الحزم

02:37.280 --> 02:38.820
الخاصة بـ openai و doom.

02:38.840 --> 02:41.990
حتى مع الصالة الرياضية و Wisdom Gym ومغني الراب.

02:42.320 --> 02:43.310
كل ذلك على ما يرام.

02:43.310 --> 02:48.800
ثم ننتقل إلى الجزء الأول هنا ، نبني الذكاء الاصطناعي حيث سنصنع الدماغ

02:48.800 --> 02:51.380
، ثم الجسد ، ثم نجمع كل شيء.

02:51.380 --> 02:55.610
لذلك دعونا أولاً نجعل الدماغ في حالة جيدة مع فئة CNN.

02:55.700 --> 03:04.580
ثم دعونا نصنع الجسم بفئة ناعمة بحد أقصى للجسم ، ثم لنجعل الذكاء الاصطناعي مع فصل دراسي.

03:04.730 --> 03:05.210
حسنا.

03:05.210 --> 03:06.260
كل ذلك على ما يرام.

03:06.260 --> 03:10.490
والآن ننتقل بالفعل إلى الجزء الثاني ، حيث سنقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي ، بالطبع

03:10.490 --> 03:12.350
، بالتعلم التلافيفي العميق.

03:12.590 --> 03:12.950
حسنا.

03:12.950 --> 03:15.200
هذا هو بالضبط نفس ما لدينا هنا.

03:15.380 --> 03:19.130
نحصل أولاً على بيئة الهلاك من خلال وحداتنا الجديدة مع القبر.

03:19.130 --> 03:20.270
لا تقلق بشأن هذا.

03:20.270 --> 03:21.560
هذا ليس خطا.

03:21.650 --> 03:27.620
ثم سنقوم ببناء الذكاء الاصطناعي عن طريق إنشاء كائنات مختلفة ، الدماغ ، CNN ، أجسام الجسم الأقصى والذكاء

03:27.620 --> 03:31.010
الاصطناعي بالكامل الذي يحتوي على الدماغ والجسم.

03:31.010 --> 03:31.430
حسنا.

03:31.430 --> 03:32.300
هل قمت بتنفيذ هذا؟

03:32.300 --> 03:32.870
نعم.

03:33.110 --> 03:39.800
ثم نقوم بإعداد التجربة ، وإعادة التشغيل مع والخطوات والذاكرة كذاكرة إعادة تشغيل موضوعية

03:39.800 --> 03:42.950
، ثم نقوم بتنفيذ تتبع الأهلية.

03:43.220 --> 03:43.730
حسنا.

03:43.730 --> 03:45.320
لتحسين الأداء.

03:45.620 --> 03:50.120
ثم نجعل المتوسط المتحرك 100 خطوة مع فئة MA.

03:50.120 --> 03:52.490
وأخيرا ، يا أصدقائي ، هل أنتم مستعدون؟

03:52.490 --> 03:57.260
حسنًا ، لقد حان الوقت الآن ، كما تعلمون ، للجزء المثير للغاية حيث سنقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي

03:57.260 --> 03:58.520
على مدى 20 حقبة.

03:58.520 --> 04:01.430
حسنًا ، سترى أن هذا سيكون طويلًا بالفعل.

04:01.430 --> 04:05.780
كما تعلم ، سيستغرق الأمر ربما ساعة أو ساعتين لأنني أقوم بزيادة الأبعاد.

04:05.780 --> 04:09.770
لا تتردد في تقليل الأبعاد إلى 80 × 80 إذا وجدت أنها طويلة جدًا.

04:09.770 --> 04:13.100
لكن صدقني ، سيكون لديك مقاطع فيديو أفضل بكثير بهذه الأبعاد.

04:13.910 --> 04:15.620
هل انت جاهز؟

04:15.620 --> 04:20.450
لنفعل هذا في ثلاثة ، اثنان ، واحد ، نبدأ.

04:20.450 --> 04:24.140
حسنًا ، هذا سيؤدي إلى تنفيذ رمز التدريب.

04:24.140 --> 04:29.420
وفي غضون ثوانٍ قليلة ، يجب أن نكون قادرين على رؤية المرحلة الأولى ، والتي ستحصل بالطبع على مكافأة

04:29.420 --> 04:30.020
سلبية.

04:30.020 --> 04:36.380
لكنك سترى أنه على مر العصور ، ستزداد المكافأة شيئًا فشيئًا حتى تصل إلى المكافأة

04:36.380 --> 04:40.220
الإيجابية ثم حتى تصل إلى مئات المكافآت.

04:40.220 --> 04:42.230
حسنًا ، دعنا نهدف إلى ذلك ، في الواقع.

04:42.230 --> 04:48.920
دعونا نأمل أنه مع 20 حقبة سنحصل على بعض المكافآت النهائية عند حوالي مائة ، كما تعلمون ، مثل

04:48.920 --> 04:53.240
100 أو 200 أو 300 ، لأنه مع هذه المكافآت ، جربتها بالفعل.

04:53.240 --> 04:53.450
نعم.

04:53.450 --> 04:56.990
الحقبة الأولى ، المكافآت السلبية ، -98.

04:56.990 --> 05:02.960
لذلك كنت أقول أنه مع المكافآت حوالي 100 ، 203 مائة ، سنحصل بالفعل على بعض النتائج الرائعة.

05:02.960 --> 05:07.920
كما تعلم ، سنرى الذكاء الاصطناعي ينجح إما في قتل بعض الوحوش أو تجنبها أو ،

05:07.970 --> 05:10.010
كما تعلم ، يتحرك نحو السترة.

05:10.700 --> 05:14.360
هذه هي الفترة الأولى ، الحقبة الأولى -98.

05:14.360 --> 05:18.740
وبعد ذلك ، كما تعلم ، سنرى الحقبة الثانية مع ربما مكافأة أفضل بالفعل.

05:18.740 --> 05:21.620
لكن ، كما تعلم ، في البداية ، بالطبع ، لم يتم تدريب الذكاء الاصطناعي.

05:21.620 --> 05:23.510
إنه يستكشف البيئة.

05:23.510 --> 05:23.750
الصحيح.

05:23.750 --> 05:28.610
تذكر هذه المقايضة في التعلم المعزز ، والاستكشاف مقابل الاستغلال؟

05:28.610 --> 05:33.170
حسنًا ، في البداية ، يستكشف الذكاء الاصطناعي تمامًا ثم يتدرب ، وبعد

05:33.170 --> 05:37.850
ذلك سيصبح أكثر ذكاءً وذكاءً ، وعندها سيصل إلى بعض المكافآت العالية.

05:37.850 --> 05:41.000
لذلك من الجيد تمامًا الحصول على مكافآت سلبية في البداية.

05:41.000 --> 05:46.700
ربما سنحصل على ذلك خلال حقبة 3/1 ، ولكن بعد ذلك سترى أنه بعد الحقبة الرابعة أو الخامسة

05:46.700 --> 05:53.330
أو السادسة ، حسنًا ، سنبدأ في الوصول ربما إلى مكافآت إيجابية ومن ثم نأمل أن نكافئ عند حوالي 102 مائة

05:53.330 --> 05:54.380
أو 300.

05:55.040 --> 05:57.560
لذا سيستغرق الأمر بعض الوقت ، كما قلت.

05:57.560 --> 06:02.510
لذلك لن نبقى هنا لمدة ساعتين ، وإلا فسوف تنفد مني الأشياء لأقولها.

06:02.510 --> 06:08.030
لذا ما سأفعله هو أنني سأضع موسيقى ممتعة أو رائعة الآن.

06:08.030 --> 06:10.790
وها نحن ذا ، الحقبة الثانية ، -62.

06:10.820 --> 06:12.200
لذلك هناك بالفعل بعض التحسن.

06:12.200 --> 06:12.620
هذا جيد.

06:12.620 --> 06:18.380
لكنك سترى أنه سيكون هناك بعض التحسينات الأفضل كلما تقدمنا في العصور.

06:18.980 --> 06:20.030
إذن ماذا كنت أقول؟

06:20.030 --> 06:25.460
نعم ، سأضع بعض الموسيقى الرائعة الآن وألعب التدريب في الوضع المتسارع.

06:25.460 --> 06:30.350
وبالطبع سأراك في نهاية التدريب لأرى النتائج النهائية.

06:30.350 --> 06:30.980
حسنا.

06:30.980 --> 06:32.030
لذا ها نحن ذا.

06:32.030 --> 06:35.060
ثلاثة ، اثنان ، واحد ، انطلق.

07:20.030 --> 07:20.810
حسنا.

07:20.810 --> 07:22.610
وها نحن في نهاية التدريب.

07:22.610 --> 07:23.600
تهانينا.

07:23.600 --> 07:29.270
تقوم بتدريب نموذج التعلم العميق التلافيفي على تطبيق صعب للغاية ، وهو لعب لعبة

07:29.270 --> 07:30.170
الموت.

07:30.570 --> 07:32.130
إذن ماذا أقول أولا؟

07:32.130 --> 07:37.290
حسنًا ، كما كنا نأمل ، وصلنا إلى بعض المكافآت المتوسطة بأكثر من 100.

07:37.470 --> 07:43.340
ثم ما هو مهم أن نقوله ، بالطبع ، أنه مع المزيد من العصور ، ستحصل على مكافآت أعلى.

07:43.350 --> 07:49.470
لذا ، إذا كنت مستعدًا ، على سبيل المثال ، لتدريب هذا النموذج لمزيد من العهود ، مثل 100 حقبة أو

07:49.470 --> 07:54.600
أكثر من أجل الوصول إلى المزيد من المكافآت حوالي 304 مائة و 500 أو حتى 1000.

07:54.600 --> 07:55.980
حسنًا ، لا تتردد في فعل ذلك.

07:55.980 --> 08:00.570
على سبيل المثال ، يمكنك ترك هذا يعمل طوال الليل أثناء نومك ، وعندما تستيقظ في الصباح

08:00.570 --> 08:02.220
، تحصل على نتائج أفضل.

08:02.250 --> 08:05.550
لاحظ أنه يمكنك أيضًا استخدام GPU في وقت التشغيل ، أليس كذلك؟

08:05.550 --> 08:10.500
إذا قمت بتغيير نوع وقت التشغيل ، وهو ما لا ينبغي أن أفعله وإلا فسيتم إعادة تشغيل الكمبيوتر الدفتري.

08:10.500 --> 08:16.440
ولكن في مسرع الأجهزة هنا ، يمكنك اختيار GPU أو حتى وحدة المعالجة المركزية ، ولكن هذا فقط إذا كنت ترغب

08:16.830 --> 08:20.280
في تحسين الأداء والقيام ببعض التدريب الشاق للغاية.

08:20.280 --> 08:25.200
لكني هنا فقط أستخدم الشيء الكلاسيكي لأنني أريد فقط أن أوضح لك كيفية تنفيذ كل هذا.

08:25.200 --> 08:26.220
وها نحن ذا.

08:26.220 --> 08:32.860
سنقوم الآن بتنفيذ بقية المصنف باستخدام هذا الكود الإضافي المخصص فقط لكتاب النواة هذا حيث ، بالطبع

08:32.880 --> 08:36.210
، سنقوم بتصور الذكاء الاصطناعي أثناء العمل.

08:36.480 --> 08:37.440
حسنًا ، لنفعل هذا.

08:37.440 --> 08:39.810
لنقم أولاً باستيراد المكتبات.

08:39.810 --> 08:40.380
الصحيح.

08:40.380 --> 08:41.250
الامور جيدة.

08:41.430 --> 08:46.110
ثم سنقوم بطباعة شكل الإدخال وعدد من الإجراءات الممكنة.

08:46.110 --> 08:46.470
حسنا.

08:46.470 --> 08:52.800
إذاً هنا سنحصل بالفعل على سبعة إجراءات محتملة في بيئة Doom Corridor.

08:52.800 --> 08:57.840
إذن فهؤلاء يتحركون للأمام ، يتحركون للخلف ، اذهب يسارًا ، يمينًا ، أطلق النار.

08:57.840 --> 09:00.420
وبعد ذلك ربما تحمي نفسك أو أيا كان.

09:00.420 --> 09:03.570
لا أعرف ما هو الإجراء الأخير ، لكن شيئًا من هذا القبيل.

09:03.570 --> 09:07.470
ثم هذه هي أبعاد إطار الإدخال.

09:07.470 --> 09:09.420
هذا يتوافق مع ارتفاع الإطار.

09:09.420 --> 09:11.580
يبلغ ارتفاعه 240 بكسل.

09:11.610 --> 09:14.550
هذا يتوافق مع عرض الإطار ، أليس كذلك؟

09:14.550 --> 09:17.010
إنها 320 كبيرة.

09:17.010 --> 09:22.770
وهذا يتوافق ، كما تعلمون ، مع حقيقة أننا نعمل بصور ملونة وأن الثلاثة هنا تتوافق

09:22.770 --> 09:25.580
مع العناصر الثلاثة لقنواتنا.

09:25.860 --> 09:31.230
حسنًا ، دعنا ننفذ الخلية التالية ، ونعرض إطارًا للبيئة فقط لنرى كيف

09:31.230 --> 09:32.040
تبدو.

09:32.040 --> 09:37.170
وبالفعل ، تذكر ، من المفيد أن ترى البيئة التي تعمل بها ، أليس كذلك؟

09:37.170 --> 09:43.200
لذلك نرى هنا أننا في Doom Corridor ، ولكن إذا كنت ترغب في تجربة بعض البيئات الأخرى

09:43.200 --> 09:48.510
هنا ، في الواقع ، تذكر أنها موجودة أيضًا في الصفحة الرئيسية هنا.

09:48.510 --> 09:48.960
هنا.

09:48.960 --> 09:49.200
نعم.

09:49.200 --> 09:53.280
لديك كل قائمة البيئات ، كما تعلم ، التي أوصي بتجربتها.

09:53.280 --> 09:56.430
لذلك إذا كنت تريد إلقاء نظرة على واحدة أخرى.

09:56.430 --> 09:58.230
حسنًا ، كما تعلم ، يمكنني أن أريك في الواقع.

09:58.230 --> 10:02.760
دعنا نحصل على هذا ثم سأعود إلى ممر الموت هذا.

10:02.790 --> 10:03.240
الصحيح.

10:03.240 --> 10:06.810
لذلك إذا استبدلت ذلك بهذا.

10:07.500 --> 10:10.290
الحق وأنا أنفذ هذا بشكل جيد.

10:10.290 --> 10:12.290
سوف نحصل على ثلاثة إجراءات هذه المرة.

10:12.300 --> 10:17.610
بالطبع إنها أكثر بساطة ، وإذا نفذنا هذه الخلية جيدًا ، فسنرى هذه البيئة ، أليس كذلك؟

10:17.610 --> 10:23.550
لذا فهي مجرد طريقة لرؤية ما تعمل به بسرعة وللحصول على معاينة ، بشكل أساسي ، لما سيفعله

10:23.550 --> 10:26.190
الذكاء الاصطناعي في البيئة.

10:26.400 --> 10:26.760
حسنا.

10:26.760 --> 10:29.220
لذلك دعونا نعود إلى ممر الحكمة.

10:29.250 --> 10:34.080
دعنا نعيد تنفيذ هذا الآن في حال احتجنا إليه للخلايا التالية.

10:34.110 --> 10:37.230
حسنًا ، ممر عذاب مثالي.

10:37.260 --> 10:39.720
الآن دعنا ننتقل إلى الخلية الأخيرة.

10:39.720 --> 10:43.620
إذن هذه وظيفة مساعدة سيتم استخدامها للتخيل.

10:43.620 --> 10:48.090
لذلك دعونا ننفذ هذه الخلية والآن لنقم بتشغيل الذكاء الاصطناعي في حلقة واحدة.

10:48.090 --> 10:53.160
وهنا سوف تكون قادرًا على فهم الكود لأنه ، كما تعلم ، هو في الأساس عملية تشغيل

10:53.550 --> 10:59.670
الهواء في حلقة كاملة حيث يكون في كل خطوة في حالة معينة ، حيث سيتم تشغيل إجراء داخل الولاية

10:59.670 --> 11:04.950
، ثم ستحصل على المكافأة ثم تصل إلى الحالة التالية ، أليس كذلك؟

11:04.950 --> 11:07.440
إذن هذه هي عملية MDP الكلاسيكية ، أليس كذلك؟

11:07.440 --> 11:09.000
عملية قرار ماركوف.

11:09.000 --> 11:09.960
وها نحن ذاهبون

11:09.960 --> 11:11.580
تم ذلك لحلقة واحدة.

11:11.580 --> 11:19.620
وأخيرًا ، سنحصل على مقطع فيديو عن طريقة لعب الذكاء الاصطناعي لدينا ، والذي تم تدريبه مقابل 20 دولارًا ، وتمكن من الوصول

11:19.620 --> 11:26.040
إلى أكثر من 100 مكافأة ، والتي ستحقق لنا بعض النتائج الجيدة ، ولكن ربما لم تصل إلى السترة.

11:26.040 --> 11:26.880
لكن لا بأس.

11:26.880 --> 11:28.680
سوف تجرب ذلك بنفسك.

11:28.680 --> 11:34.500
والآن أود أن تنقر على هذا الزر بالكامل هنا لأنني أريد أن أوضح لك كيف يتم نشر

11:34.500 --> 11:35.340
الفيديو.

11:35.340 --> 11:41.400
هذه بعض المجلدات التي تحتوي على بعض العناصر مثل الإطارات ، كما تعلم ، إطارات النتائج أو بعض

11:41.400 --> 11:42.720
ملفات JS والملفات.

11:42.720 --> 11:45.600
لكن ما سنهتم به حقًا هو الفيديو النهائي.

11:45.600 --> 11:50.970
وللحصول عليه ، نحتاج فقط إلى النقر فوق زر التشغيل هنا وسترى أنه سيتم نشره في المجلد

11:50.970 --> 11:52.110
الرئيسي هنا.

11:52.110 --> 11:53.670
لا تفوتها ولا بأس.

11:53.670 --> 11:57.420
كما تعلم ، يبدو أنه تم تنفيذ الخلية بالفعل ، وهذا هو الحال.

11:57.420 --> 11:59.220
لكنك سترى ذلك في بضع ثوان.

11:59.220 --> 12:03.840
سنرى ملف AVI ، وهو ملف فيديو يتم ملؤه هنا.

12:03.840 --> 12:05.640
سيظهر في غضون 10 ثوانٍ.

12:05.640 --> 12:08.010
يمكنني حتى العد التنازلي إذا كنت تريد.

12:08.010 --> 12:09.150
لذلك دعونا نفعل هذا.

12:09.150 --> 12:20.970
عشرة ، تسعة ، ثمانية ، سبعة ، ستة ، خمسة ، أربعة ، ثلاثة ، اثنان ، واحد ، انطلق.

12:21.710 --> 12:24.050
والآن يجب أن تظهر حقًا في بضع ثوانٍ.

12:24.050 --> 12:24.890
نعم ، ها نحن ذا.

12:25.040 --> 12:25.460
حسنا.

12:25.460 --> 12:26.570
لذا ، لعبة الوكيل.

12:26.570 --> 12:27.500
العب ذلك يا آفي.

12:27.500 --> 12:28.400
هذا هو الفيديو الخاص بك.

12:28.400 --> 12:36.740
فلنقم بتنزيله وسيتم تنزيله على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، والذي سأجده هنا.

12:36.740 --> 12:37.030
الصحيح.

12:37.040 --> 12:38.810
هذه هي لعبة وكيل الفيديو.

12:38.810 --> 12:39.800
العب في مكتب التحقيقات الفدرالي.

12:39.830 --> 12:44.060
تأكد من فتحه بمشغل فيديو يحتوي على برامج ترميز مثل VLC.

12:44.090 --> 12:44.450
الصحيح.

12:44.450 --> 12:49.070
لن يعمل مع مشغل Quicktime إذا كنت تستخدم جهاز Mac ، ولكنه سيعمل بالتأكيد مع VLC.

12:49.100 --> 12:52.190
لذلك دعونا نلقي نظرة وها هو الفيديو.

12:52.190 --> 12:52.550
حسنا.

12:52.550 --> 12:55.040
لذا اسمحوا لي فقط الضغط هنا.

12:55.250 --> 12:55.520
حسنا.

12:55.520 --> 12:56.210
إذن ها هو الفيديو.

12:56.210 --> 13:01.460
وكما ترى ، فهذه أبعاد الإطار 256 × 256.

13:01.460 --> 13:03.050
لذا ، كما ترى ، فهي ليست كبيرة جدًا.

13:03.050 --> 13:03.320
الصحيح.

13:03.320 --> 13:08.210
لهذا السبب أردت حقًا العمل بهذه الأبعاد بدلاً من 80 × 80.

13:08.630 --> 13:10.070
الآن دعونا نلقي نظرة على الفيديو.

13:10.070 --> 13:15.920
إذن هذا هو الذكاء الاصطناعي الذي يلعب دور الموت في حلقة واحدة وعليه تجنب الوحوش ، وليس القتل.

13:15.920 --> 13:17.990
يجب أن تمضي قدمًا للوصول إلى السترة.

13:17.990 --> 13:19.400
لذلك دعونا نرى كيف يعمل.

13:19.400 --> 13:22.280
3 إلى 1 يذهب.

13:23.920 --> 13:24.460
حسنا.

13:24.460 --> 13:27.850
لذا يتم إطلاقها أولاً ، إنها تتحرك للأمام ، حسنًا؟

13:27.940 --> 13:29.920
ثم قتلته الوحوش.

13:29.920 --> 13:31.510
لكن هذا لا يزال جيدًا.

13:31.510 --> 13:36.220
كما تعلم ، فهمت أنه كان عليها المضي قدمًا نحو السترة لأن أعلى مكافأة تحصل عليها

13:36.220 --> 13:37.870
من خلال الوصول إلى السترة.

13:38.080 --> 13:42.730
وبالطبع ، كما تعلم ، إذا كنت تريد حقًا مشاهدة فيديو عينك وهي تصل إلى السترة

13:42.730 --> 13:48.790
وتربح في هذه اللعبة ، فسيتعين عليك في الأساس تدريب عينك على المزيد من العهود وربما إجراء بعض

13:48.790 --> 13:55.090
التحسينات الأخرى ، مثل الضبط عقلك أو القيام ببعض ضبط المعلمات ، مثل ضبط معدل التعلم.

13:55.090 --> 14:01.060
حسنًا ، لديك العديد من الخيارات إذا حصل أي منكم على فيديو رائع أو ، كما تعلم ، مقطع فيديو ذكاء اصطناعي

14:01.060 --> 14:03.820
وصل إلى مكافأة تزيد عن 1000 ، على سبيل المثال.

14:03.820 --> 14:06.490
حسنًا ، لا تتردد في مشاركتها في الأسئلة والأجوبة.

14:06.490 --> 14:09.490
أنا متأكد من أن الطلاب الآخرين سيكونون سعداء للغاية بالحصول عليها.

14:09.850 --> 14:10.420
حسنا.

14:10.420 --> 14:14.890
لذلك آمل أن تكون قد أحببت تطبيق نموذج التعلم التلافيفي العميق.

14:14.890 --> 14:19.330
سننتقل الآن إلى الجزء التالي ، والذي سيكون حول تنفيذ نموذج ثلاثة

14:19.330 --> 14:25.000
مفاتيح وحتى نموذج أفضل وأكثر قوة والذي سيتم تنفيذه للعب لعبة الاختراق.

14:25.000 --> 14:26.800
لذلك سأراك في الجزء التالي.

14:26.800 --> 14:28.180
وحتى ذلك الحين ، استمتع.

14:28.180 --> 14:28.780
أنا.