WEBVTT 00:00.620 --> 00:03.480 Helen reviendra au cours sur l'intelligence artificielle. 00:03.510 --> 00:08.760 Dans le tutoriel d'aujourd'hui, nous faisons notre premier pas dans le monde de l'A-3. Nous allons 00:08.760 --> 00:11.220 d'abord découvrir ce que la désapprobation signifie. 00:11.400 --> 00:14.270 Donc, A-3 C représente un avantage synchrone. 00:14.310 --> 00:16.040 Algorithme de critique d'acteur. 00:16.260 --> 00:23.310 Cet algorithme a été développé chez Google en 2005 par un groupe de chercheurs 00:23.370 --> 00:27.760 et constitue l'algorithme de pointe pour l'intelligence artificielle. 00:27.780 --> 00:33.120 À ce jour, il comporte plusieurs notifications et nous en discuterons davantage dans le cours, en 00:33.390 --> 00:35.050 particulier dans les didacticiels. 00:35.160 --> 00:42.000 Mais néanmoins, cet algorithme balaie tout le reste, y compris les réseaux d’apprentissage Q convolutionnels profonds 00:42.240 --> 00:45.870 hors de l’eau, et il est plus rapide. 00:45.930 --> 00:50.300 Cela prend moins de temps pour la formation et donne de meilleurs résultats. 00:50.340 --> 00:55.680 Ainsi, tout au long de cette partie du cours, nous ferons référence 00:55.680 --> 01:02.140 à une référence déjà mentionnée. Nous référencerons encore plus de papier sur le papier qui 01:02.140 --> 01:09.030 a été publié et qui introduisait pour la première fois la mer A-3. minae et d’autres de 01:09.140 --> 01:15.660 Google deep mine qui vous montrent ce papier maintenant afin que vous ayez une introduction. 01:16.020 --> 01:24.180 Voici donc ce document que je voulais vous montrer afin que vous puissiez vous en faire une idée et que vous puissiez vous y familiariser 01:24.180 --> 01:25.180 un peu. 01:25.380 --> 01:33.270 Et bien sûr, il est fortement recommandé de lire le document et de comprendre de quoi 01:33.270 --> 01:39.900 il parle exactement et vous verrez que tout au long des tutoriels pratiques, 01:39.900 --> 01:48.240 Adlon vous expliquera certaines parties du document à travers certains paragraphes ou sections être pertinent pour ce 01:48.300 --> 01:51.870 qui sera la programmation à ce moment-là. 01:51.960 --> 01:57.810 Et ce que je voulais souligner ici, c’est que, comme vous pouvez le constater, de nombreuses recherches 01:57.810 --> 02:04.890 ont été menées sur ce sujet, mais il existe également de nombreuses références, mais une partie du domaine est la suivante: 02:04.920 --> 02:09.950 ils comparent les différents algorithmes. résultats et voici ce que je voulais souligner ici. 02:10.170 --> 02:11.450 Alors zoomons un petit peu. 02:11.580 --> 02:18.090 Donc, ici, comme vous pouvez le voir, même dans Google, nous approfondissons leur formation ou ils évaluent leurs algorithmes sur des jeux 02:18.150 --> 02:20.550 comme nous le faisons dans les partitions. 02:20.550 --> 02:27.690 Donc, exactement le même principe, car les jeux sont un environnement simulé ou un petit environnement, un environnement confiné avec 02:27.690 --> 02:32.780 certaines règles et ils veulent comprendre comment cette intelligence artificielle se comporte bien dans 02:32.790 --> 02:33.570 ces jeux. 02:33.570 --> 02:34.080 Et c'est reparti. 02:34.080 --> 02:34.670 Exactement. 02:34.680 --> 02:43.200 Tous ces jeux que vous pouvez trouver en grand nombre peuvent être trouvés dans un gymnase ouvert et dans les jeux avec lesquels nous 02:43.200 --> 02:44.250 avons travaillé. 02:44.250 --> 02:46.940 Ainsi, par exemple, dans cette section, nous travaillons avec des éruptions. 02:46.940 --> 02:50.600 C'est aussi ici que vous pouvez le voir pour Breakout. 02:50.610 --> 02:55.470 Ils ont mis en gras le meilleur algorithme mis en surbrillance, 02:55.470 --> 03:02.180 ce qui fait de Dick un algorithme avec lequel nous avons travaillé, puis quelques autres 03:02.180 --> 03:03.540 algorithmes. . 03:03.540 --> 03:08.270 C’est donc celui que nous mettrons en œuvre dans cette partie du parcours qui sera doté d’un A-3 avec l’équipe 03:08.280 --> 03:10.270 nélisse, ce qui le rend encore plus fort. 03:10.320 --> 03:15.620 Comme vous pouvez le voir, le meilleur résultat est obtenu par trois. 03:15.630 --> 03:17.010 Donc c'est le score. 03:17.110 --> 03:19.680 Six six point huit par rapport aux autres. 03:19.890 --> 03:28.740 Vous pouvez également constater que, pour la plupart d'entre eux, si vous passez maintenant à une vue plus grande, vous constaterez que la plupart des éléments en 03:28.800 --> 03:31.990 gras se trouvent en réalité dans cette dernière colonne. 03:32.010 --> 03:36.990 Donc, effectivement, il existe certains jeux où d'autres algorithmes fonctionnent mieux, mais 03:36.990 --> 03:43.890 comme vous pouvez le constater, Dijk un n'est pas plus performant dans aucun jeu, mais vous pouvez voir 03:43.890 --> 03:50.600 qu'il existe d'autres algorithmes que d'autres algorithmes fonctionnent parfois mieux, mais A-3 cel ystem effectue le meilleur. 03:50.640 --> 03:57.570 Dans la plupart des cas, vous pouvez voir que cette balle est cette balle, celle-ci, celle-ci, etc. 03:57.570 --> 04:01.910 Vous pouvez donc voir que le système atresia est un algorithme très puissant. 04:01.920 --> 04:08.430 C'est en effet à la pointe de l'intelligence artificielle et c'est exactement ce que nous allons mettre en œuvre. 04:08.610 --> 04:15.600 C'est pourquoi une section très intéressante à venir vous encourage fortement à parcourir ce document et à vraiment avoir une 04:15.600 --> 04:18.170 idée de ce dont nous allons parler. 04:18.420 --> 04:24.650 Et ensuite, tout au long de cette section et du côté particulièrement pratique des choses de Stroh, 04:24.660 --> 04:27.240 nous allons examiner cela en détail. 04:27.240 --> 04:33.060 Nous allons en fait travailler avec leur pseudo-code ici qui est disponible et nous le 04:33.060 --> 04:33.470 serons. 04:33.570 --> 04:37.010 Je vais donc vous montrer comment mettre en œuvre cela et comment nous allons travailler avec cela. 04:37.380 --> 04:42.680 Et sur cette note, j'espère que vous apprécierez ce journal et j'ai hâte de vous voir la prochaine fois. 04:42.690 --> 04:44.270 Et jusque-là, profitez de l'IA.