WEBVTT 00:00.620 --> 00:03.480 Helen volverá al curso sobre inteligencia artificial. 00:03.510 --> 00:08.760 En el tutorial de hoy estamos dando nuestro primer paso en el mundo de A-3 y, 00:08.760 --> 00:11.220 como primer paso, descubriremos qué significa desaprobación. 00:11.400 --> 00:14.270 Entonces A-3 C representa una ventaja sincrónica. 00:14.310 --> 00:16.040 Algoritmo crítico del actor. 00:16.260 --> 00:23.310 Este es un algoritmo que fue desarrollado en Google en una mente profunda en 2016 por un grupo 00:23.370 --> 00:27.760 de investigadores y es el algoritmo de vanguardia para la inteligencia artificial. 00:27.780 --> 00:33.120 varias notificaciones y lo discutiremos más en el curso, especialmente en los tutoriales prácticos. 00:33.390 --> 00:35.050 Hasta la fecha, ahora tiene 00:35.160 --> 00:42.000 Sin embargo, este algoritmo elimina completamente del agua todo lo demás, incluidas las redes de 00:42.240 --> 00:45.870 aprendizaje convolucionales profundas Q, y es más rápido. 00:45.930 --> 00:50.300 Toma menos tiempo para entrenar y obtiene mejores resultados. 00:50.340 --> 00:55.680 Entonces, a lo largo de esta parte del curso, haremos referencia y ya 00:55.680 --> 01:02.140 haremos referencia a la referencia del documento A-3 que se publicó primero que introdujo A-3 sea, 01:02.140 --> 01:09.030 los métodos sincrónicos de aplicación más profunda, el aprendizaje de por qué Vladimir minae y otros de 01:09.140 --> 01:15.660 Google deep mine que le muestran este artículo ahora para que tenga una introducción a él. 01:16.020 --> 01:24.180 Así que este es el artículo que quería mostrarte para que puedas tener una idea y estar listo para conocerlo 01:24.180 --> 01:25.180 un poco. 01:25.380 --> 01:33.270 Y, por supuesto, es muy recomendable leer todo el documento y entender qué es exactamente de lo que 01:33.270 --> 01:39.900 están hablando y verá que a lo largo de los tutoriales prácticos, Adlon lo llevará 01:39.900 --> 01:48.240 a través de ciertas partes del documento a través de ciertos párrafos o secciones que ser relevante para lo 01:48.300 --> 01:51.870 que será la programación en ese momento. 01:51.960 --> 01:57.810 centró en esto, pero también hay muchas referencias pero, al igual que parte del área, es 01:57.810 --> 02:04.890 que al final, y comparan los diferentes algoritmos, comparan el resultados y esto es lo que quería señalar aquí. 02:04.920 --> 02:09.950 Y lo que quería señalar aquí es como se puede ver, mucha investigación se 02:10.170 --> 02:11.450 Así que vamos a acercarnos un poco. 02:11.580 --> 02:18.090 Así que aquí, como pueden ver, incluso en Google profundizan su entrenamiento o están evaluando sus algoritmos en los juegos, 02:18.150 --> 02:20.550 tal como lo estamos haciendo en los puntajes. 02:20.550 --> 02:27.690 Exactamente el mismo principio porque los juegos son un entorno simulado o un entorno pequeño, un entorno confinado con 02:27.690 --> 02:32.780 ciertas reglas y quieren entender qué tan bien está haciendo esta inteligencia artificial en 02:32.790 --> 02:33.570 esos juegos. 02:33.570 --> 02:34.080 Y aquí vamos. 02:34.080 --> 02:34.670 Exactamente. 02:34.680 --> 02:43.200 Todos esos juegos en los que puedes encontrar muchos de ellos puedes encontrarlos en un gimnasio abierto y en los juegos con los que 02:43.200 --> 02:44.250 hemos estado trabajando. 02:44.250 --> 02:46.940 Entonces, por ejemplo, en esta sección estamos trabajando con brotes. 02:46.940 --> 02:50.600 También está aquí como puedes ver para Breakout. 02:50.610 --> 02:55.470 Están en negrita, tienen el mejor algoritmo resaltado, Dick un es el algoritmo con el 02:55.470 --> 03:02.180 que hemos estado trabajando y luego algunos otros algoritmos y luego tienes A-3 para ver si LSD tiene memoria a corto 03:02.180 --> 03:03.540 o largo plazo. . 03:03.540 --> 03:08.270 Así que ese es el que implementaremos en esta parte del curso, todos tendrán A-3 con el equipo 03:08.280 --> 03:10.270 nĂSlisse, que lo hace aún más fuerte. 03:10.320 --> 03:15.620 Como puede ver, la ruptura es el mejor resultado que logran tres personas. 03:15.630 --> 03:17.010 Entonces esa es la puntuación. 03:17.110 --> 03:19.680 Seis seis punto ocho en comparación con los demás. 03:19.890 --> 03:28.740 Y también puede ver eso para la mayoría de ellos, así que si ahora tiene una vista más grande de la imagen, puede ver que la 03:28.800 --> 03:31.990 mayoría de los negritos se encuentran en esta última columna. 03:32.010 --> 03:36.990 que otros algoritmos tienen un mejor rendimiento pero A-3 cel ystem realiza lo mejor. 03:36.990 --> 03:43.890 Así que sí, hay algunos juegos donde otros algoritmos tienen un mejor rendimiento, pero como se puede ver, Dijk 03:43.890 --> 03:50.600 un profundo no está funcionando mejor en ninguno de los juegos, pero se puede ver que hay otros algoritmos 03:50.640 --> 03:57.570 En la mayoría de los casos, puedes ver que esta bola esta bola esta, varita, esta y demás. 03:57.570 --> 04:01.910 Entonces puedes ver que el sistema Atresia es un algoritmo realmente poderoso. 04:01.920 --> 04:08.430 De hecho, está a la vanguardia de la inteligencia artificial y eso es exactamente lo que se implementará. 04:08.610 --> 04:15.600 Así que una sección muy emocionante por delante lo alienta a que revise este documento y realmente se haga una 04:15.600 --> 04:18.170 idea de lo que vamos a hablar. 04:18.420 --> 04:24.650 y en todo el lado práctico de las cosas prácticas de Stroh, vamos a estar pasando por esto en detalle. 04:24.660 --> 04:27.240 Y luego a lo largo de esta sección 04:27.240 --> 04:33.060 De hecho, vamos a estar trabajando con su pseudo código aquí, que está disponible y lo vamos a 04:33.060 --> 04:33.470 hacer. 04:33.570 --> 04:37.010 Así que le mostraré cómo implementar eso y cómo vamos a trabajar con él. 04:37.380 --> 04:42.680 Y en ese sentido, espero que disfruten este artículo y espero verlos la próxima vez. 04:42.690 --> 04:44.270 Y hasta entonces, disfruta de la IA.