WEBVTT 00:00.620 --> 00:03.480 Helen se va întoarce la cursul inteligenței artificiale. 00:03.510 --> 00:08.760 În tutorialul de astăzi, luăm primul nostru pas în lumea A-3 și, ca 00:08.760 --> 00:11.220 prim pas, vom afla ce dezavantajează. 00:11.400 --> 00:14.270 Astfel A-3 C reprezintă un avantaj sincron. 00:14.310 --> 00:16.040 Actor algoritm critic. 00:16.260 --> 00:23.310 Acesta este un algoritm dezvoltat la Google de o minte profundă în 2016 de un grup de cercetători 00:23.370 --> 00:27.760 și este un algoritm de ultimă oră pentru inteligența artificială. 00:27.780 --> 00:33.120 Până în prezent, acesta are mai multe notificări și vom discuta mai multe despre acest curs în 00:33.390 --> 00:35.050 special în cadrul tutorialelor practice. 00:35.160 --> 00:42.000 Dar, cu toate acestea, acest algoritm suflă totul, inclusiv rețelele profunde de învățare Q de tip 00:42.240 --> 00:45.870 convoluție, afară din apă și este mai rapid. 00:45.930 --> 00:50.300 Este nevoie de mai puțin timp pentru formare și obține rezultate mai bune. 00:50.340 --> 00:55.680 Deci, pe parcursul acestei părți a cursului vom fi referiri și am menționat deja 00:55.680 --> 01:02.140 că vom face referire la mai multă hârtie pe hârtia care a fost publicată care a introdus pentru 01:02.140 --> 01:09.030 prima dată A-3 mare se numește metode sincrone de aplicare mai profundă de învățare de ce Vladimir minae și altele 01:09.140 --> 01:15.660 de la mine profundă Google care vă arată acum această lucrare, astfel încât să aveți o introducere în ea. 01:16.020 --> 01:24.180 Deci, aici este lucrarea pe care am vrut să o vă arăt, pentru a putea să vă simțiți și să vă 01:24.180 --> 01:25.180 prezentați puțin. 01:25.380 --> 01:33.270 Și bineînțeles că este foarte recomandat să citiți prin hârtie și să înțelegeți exact despre ce vorbește 01:33.270 --> 01:39.900 și veți vedea că în toate tutorialele practice Adlon vă va duce prin 01:39.900 --> 01:48.240 anumite părți ale lucrării prin anumite paragrafe sau secțiuni care vor să fie relevante pentru ceea ce va 01:48.300 --> 01:51.870 fi programarea la acel punct în timp. 01:51.960 --> 01:57.810 Și ceea ce am vrut să subliniez aici este ca și cum puteți vedea o mulțime de cercetare 01:57.810 --> 02:04.890 a intrat în această, dar și există o mulțime de referințe, de asemenea, dar ca parte a zonei ca este că la 02:04.920 --> 02:09.950 sfârșitul și ei compară diferite algoritmi compara și asta am vrut să subliniez aici. 02:10.170 --> 02:11.450 Deci, să mărim puțin. 02:11.580 --> 02:18.090 Deci, așa cum puteți vedea chiar și în Google adânc mina lor de formare sau ei sunt evaluarea lor algoritmi pe jocuri, 02:18.150 --> 02:20.550 la fel ca noi facem în scoruri. 02:20.550 --> 02:27.690 Deci exact același principiu, deoarece jocurile sunt un mediu simulat sau un mediu mic, un mediu restrâns cu anumite 02:27.690 --> 02:32.780 reguli și vor să înțeleagă cât de bine funcționează inteligența artificială în aceste 02:32.790 --> 02:33.570 jocuri. 02:33.570 --> 02:34.080 Și aici mergem. 02:34.080 --> 02:34.670 Exact. 02:34.680 --> 02:43.200 Toate jocurile pe care le puteți găsi o mulțime de ele puteți găsi pe o sală de gimnastică deschisă și jocurile cu care 02:43.200 --> 02:44.250 am lucrat. 02:44.250 --> 02:46.940 Deci, de exemplu, în această secțiune lucrăm cu breakouts. 02:46.940 --> 02:50.600 Este și aici, așa cum puteți vedea pentru Breakout. 02:50.610 --> 02:55.470 Ei s-au bold că au cel mai bun algoritm evidențiat astfel încât Dick un că este algoritm am 02:55.470 --> 03:02.180 fost de lucru cu apoi unii alți algoritmi și apoi ai A-3 a vedea prin a vedea dacă LSD memorie pe termen lung sau 03:02.180 --> 03:03.540 pe termen scurt . 03:03.540 --> 03:08.270 Deci, acesta este cel pe care îl vom implementa în această parte a cursului, toți vor avea A-3 să vadă cu 03:08.280 --> 03:10.270 echipa nélisse care o face și mai puternică. 03:10.320 --> 03:15.620 Așa cum puteți vedea Breakout este cel mai bun rezultat este realizat de trei vă fraților. 03:15.630 --> 03:17.010 Deci asta e scorul. 03:17.110 --> 03:19.680 Șase șase opt puncte în comparație cu celelalte. 03:19.890 --> 03:28.740 Și, de asemenea, puteți vedea că pentru majoritatea dintre ele astfel încât, dacă acum ia o imagine mai mare imagine puteți vedea că cele mai multe dintre 03:28.800 --> 03:31.990 cele îndrăznețe sunt de fapt în această ultima coloană. 03:32.010 --> 03:36.990 Deci da, într-adevăr, există unele jocuri în care alți algoritmi funcționează mai bine, 03:36.990 --> 03:43.890 dar după cum puteți vedea adânc Dijk un nu funcționează mai bine în oricare dintre jocuri, dar puteți vedea 03:43.890 --> 03:50.600 că există alți algoritmi alți algoritmi funcționează mai bine, uneori, dar A-3 cel ystem efectuează cele mai bune. 03:50.640 --> 03:57.570 În cele mai multe cazuri, puteți vedea că această minge această minge aceasta o aceste bastoane acest lucru și așa mai departe. 03:57.570 --> 04:01.910 Deci puteți vedea că sistemul atrezia este un algoritm foarte puternic. 04:01.920 --> 04:08.430 Este într-adevăr în prima linie a inteligenței artificiale și exact ceea ce va fi implementat. 04:08.610 --> 04:15.600 Deci, o secțiune foarte interesantă vă încurajează să treceți prin această lucrare și să obțineți într-adevăr un sentiment 04:15.600 --> 04:18.170 pentru ceea ce vom vorbi despre. 04:18.420 --> 04:24.650 Apoi, pe parcursul acestei secțiuni și pe întregul aspect practic al aspectelor practice ale lui Stroh, 04:24.660 --> 04:27.240 vom trece prin detalii în detaliu. 04:27.240 --> 04:33.470 De fapt, vom lucra împreună cu codul lor pseudo care este disponibil și vom fi. 04:33.570 --> 04:37.010 Deci vă voi arăta cum să implementați acest lucru și cum vom lucra cu el. 04:37.380 --> 04:42.680 Și în această notă sper să vă bucurați de această lucrare și aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare. 04:42.690 --> 04:44.270 Și până atunci să vă bucurați de AI.