WEBVTT 00:00.620 --> 00:04.010 Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan. 00:04.010 --> 00:05.940 Dalam tutorial hari ini kita akan bersenang-senang. 00:05.960 --> 00:11.900 Kita akan melihat dan kecerdasan buatan benar-benar melewati labirin yang telah kita bicarakan begitu 00:11.900 --> 00:18.740 lama dan akan menggunakan kill learning untuk menavigasi jalannya dan menemukan jalan keluar dan kita akan melihat 00:18.830 --> 00:24.350 apa yang terjadi pada nilai q akan terjadi pada kebijakan dan sebagainya. 00:24.350 --> 00:26.310 Jadi mari kita lihat. 00:26.330 --> 00:31.910 Kami akan menggunakan beberapa bahan yang disediakan oleh Universitas Berkeley. 00:31.910 --> 00:40.700 Jadi jika Anda pergi ke I don't Birk hanya E R K E L E Mengapa Anda tidak pergi ke tautan itu lagi. 00:40.790 --> 00:47.510 Anda akan melihat situs web ini dan mendengar apa yang akan kita lihat adalah kebutuhan untuk pergi ke kita akan 00:47.550 --> 00:49.130 pergi ke proyek PacMan. 00:49.130 --> 00:58.160 Saya pikir Pacman memproyeksikan dan di sini jika Anda gulir ke bawah dan Anda melihatnya dalam pembelajaran pertama, inilah yang sedang 00:58.160 --> 00:59.050 kami kerjakan. 00:59.180 --> 01:01.700 Jadi di sini Anda dapat mengunduh arsip zip. 01:01.700 --> 01:03.500 Jadi itu jika Anda mau. 01:03.530 --> 01:08.330 Jadi Anda tidak perlu melakukan ini karena kami tidak akan melalui solusi bersama dalam uji coba ini hanya 01:08.330 --> 01:11.860 untuk memberi tahu Anda dari mana semua ini karena kami sangat suka. 01:11.870 --> 01:12.930 Kami sangat menghargai itu. 01:12.980 --> 01:16.180 UC Berkeley telah menyediakan bahan-bahan ini. 01:16.190 --> 01:19.300 Tetapi jika Anda ingin bereksperimen sendiri. 01:19.400 --> 01:20.660 Ingatlah ini bukan bagian. 01:20.680 --> 01:23.310 Tidak akan menjadi bagian dari kursus kami sebagai bagian dari kursus Berkeley. 01:23.330 --> 01:27.860 Saya tidak yakin cara kerjanya untuk tujuan ilustrasi tetapi jika Anda ingin bereksperimen dengan ini, Anda 01:27.860 --> 01:31.340 dapat menemukannya di sini arsip zip dan semua instruksi lama juga. 01:31.430 --> 01:38.450 Dan kami akan langsung masuk ke Python dan hal pertama yang ingin saya tunjukkan kepada Anda adalah bahwa 01:38.450 --> 01:42.790 di sini kami mendapatkan informasi lisensi jadi inilah yang saya maksud. 01:42.870 --> 01:47.720 Kami sangat beruntung bahwa mereka mengatakan kami bebas menggunakan atau memperpanjang proyek-proyek ini untuk tujuan pendidikan 01:47.720 --> 01:51.120 asalkan Anda tahu mendistribusikan solusi yang tidak akan kami lakukan. 01:51.200 --> 01:56.750 Anda menyimpan pemberitahuan ini yang kami miliki dan Anda memberikan uskup agung yang jelas ke UC Berkeley termasuk tautan yang 01:56.780 --> 01:57.860 juga kami miliki. 01:57.860 --> 02:00.750 Jadi sekali lagi jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tautannya. 02:00.770 --> 02:01.720 Anda dapat melihatnya. 02:01.730 --> 02:07.490 Dan terima kasih banyak semua orang yang telah mengerjakan proyek ini jadi inilah dunia kisi. 02:07.490 --> 02:09.370 Kami akan bekerja jika ada solusi di sana. 02:09.460 --> 02:15.110 Anda harus membuatnya agar berhasil Anda harus menyelesaikannya sendiri atau mungkin menemukan solusi. 02:15.110 --> 02:18.980 Mungkin beberapa dari Anda beberapa orang yang Anda kenal dapat membantu Anda dengan itu. 02:19.160 --> 02:24.260 Jika lagi yang Anda inginkan tidak perlu karena kami hanya akan melihatnya di layar 02:24.320 --> 02:25.110 ini sekarang. 02:25.160 --> 02:29.720 Jadi setelah kami membuat semua file itu, kami bisa meluncurkannya di sini. 02:29.720 --> 02:36.680 Jadi ada beberapa parameter yang terlibat di seluruh dunia ini dan kami tidak akan hanya menunjukkan seperti 02:36.680 --> 02:39.080 apa rasanya jika kami meluncurkannya. 02:39.080 --> 02:41.540 Jadi mari kita coba luncurkan dalam mode manual. 02:41.540 --> 02:47.070 Jadi jika saya pergi minus salah satu dari panorama ini adalah manual maka saya dapat memerintahkan agen kontrol Anda. 02:47.090 --> 02:52.820 Jadi di sini Anda dapat melihat semua grid sehingga saya dapat naik sehingga Anda dapat melihat bahwa itu mengambil tindakan mulai 02:52.820 --> 02:54.980 dan dimulai di negara-negara tempat saya berada. 02:55.100 --> 03:00.650 Dan kemudian Anda melihat bahwa saya menekan mengambil tindakan Norf dan pertama kali saya berakhir di nol setelah 03:00.650 --> 03:01.310 saya naik 03:01.490 --> 03:05.000 Tetapi kedua kalinya saya mengambil tindakan Norf dan saya berakhir dengan sedih yang sama tidak bergerak. 03:05.000 --> 03:08.440 Jadi sesuatu terjadi, Anda tahu keacakan terjadi, saya pergi ke kiri atau kanan. 03:08.780 --> 03:10.910 Dan secara default parameter ditetapkan. 03:10.910 --> 03:16.910 Anda dapat melihat di sini secara default mereka disetel ke apa yang kita bahas bahwa seberapa sering sebenarnya menghasilkan 03:16.940 --> 03:18.250 arah yang tidak diinginkan. 03:18.270 --> 03:20.960 20 persen dari waktu menjadi 10 persen ke kiri sebagian ke kanan. 03:21.230 --> 03:23.520 Jadi, jika saya naik dan mengatakan saya naik, saya langsung ke kanan. 03:23.520 --> 03:26.810 Saya pergi sekarang juga tidak terjadi. 03:26.810 --> 03:29.790 Benar lagi, benar, dan aku sudah selesai. 03:29.790 --> 03:35.810 Tetapi dalam implementasi ini Anda harus mengklik lagi untuk keluar dari hasil akhir ini jadi keluar dari sana cukup klik 03:35.810 --> 03:37.140 lagi dan Anda selesai. 03:37.190 --> 03:40.700 Itu keadaan terminal sehingga kita bisa menjalankan manual kita. 03:40.730 --> 03:45.620 Anda dapat melihat bahwa jika saya ke kanan kanan kiri atas. 03:45.740 --> 03:50.060 Jadi di sini apa yang kita lihat sebelumnya bahwa agen tidak akan langsung benar. 03:50.060 --> 03:53.300 Apa gunanya naik jika ada peluang masuk ke dalam lubang. 03:53.300 --> 03:54.580 Jadi mari kita lihat apa yang akan dilakukan agen. 03:54.610 --> 03:56.780 Itu akan pergi ke kiri dan ke barat di sini akan pergi ke Barat. 03:56.780 --> 04:00.820 Dan Anda lihat saya mengklik kiri tetapi naik dan di sini saya akan klik kanan. 04:00.860 --> 04:05.390 Dan saya berakhir di tahap keluar terakhir dan Anda melihat pahala Tuhan sama dengan satu. 04:05.390 --> 04:07.190 Jadi seperti itulah tampilannya secara manual. 04:07.190 --> 04:12.520 Sekarang mari kita benar-benar menghubungkan AI ke ini dan biarkan melalui. 04:12.510 --> 04:16.800 Jadi mari kita lakukan huruf H di sini dan mari kita tambahkan beberapa Brandner. 04:16.820 --> 04:24.170 Jadi izinkan saya melihat apa yang saya ketikkan di sini, jadi semoga Anda bisa melihat dengan dunia kotak mengapa di sini 04:24.230 --> 04:25.370 dikurangi sarana kami. 04:25.370 --> 04:27.980 Itulah hadiah untuk hidup. 04:27.980 --> 04:31.840 Jadi saya punya dua dari mereka jadi saya mungkin harus menghapus yang ini. 04:32.190 --> 04:35.050 Jadi minus k adalah berapa banyak iterasi. 04:35.060 --> 04:36.690 Terlalu banyak iterasi. 04:36.690 --> 04:41.180 Mari kita lakukan kurang. Mari kita lakukan seperti 10 iterasi harus cukup. 04:41.180 --> 04:42.710 Minus a is Agent. 04:42.710 --> 04:47.040 Apa jenis agen yang tidak ingin melakukan kehormatan dan citra dan beberapa nilai atau Q. 04:47.060 --> 04:49.120 T Jadi saya ingin Q. 04:49.190 --> 04:57.090 Agen pembelajaran Q yang melakukan minus s ini adalah kecepatan s sehingga kekuatan yang terlalu besar yang 04:57.090 --> 05:04.780 hanya menggunakan kecepatan penuh untuk saat ini dikurangi R adalah hukuman hidup sehingga standarnya adalah nol. 05:04.820 --> 05:11.000 Jadi ingatlah sejak awal restart silih hidup jadi mari kita sebut juga 0 0 dan 05:11.000 --> 05:16.040 hanya dapat menghapus parameter ini dan D adalah apa yang d diskon. 05:16.040 --> 05:20.660 Jadi saya hanya semacam faktor, jadi mari kita tetap pada titik nol dan sangat mirip 05:20.660 --> 05:27.880 dengan apa yang kita mulai di bagian ini pada kursus, jadi mari kita jalankan OK terlalu cepat lagi semua sebenarnya sangat OK sehingga 05:27.880 --> 05:30.130 Anda dapat melihat bagaimana dia menjelajahi. 05:30.580 --> 05:35.650 Dan sejauh ini dia memukul negatif tiga kali dan Anda dapat melihat bagaimana nilai q diperbarui 05:35.650 --> 05:36.690 di kotak ini. 05:36.700 --> 05:37.860 Jadi ini adalah nilai-nilai kunci. 05:37.870 --> 05:39.310 Mereka semacam nol. 05:39.320 --> 05:40.740 Anda dapat melihat sekarang nilai Q. 05:40.740 --> 05:45.220 Jadi dia belajar bahwa ini adalah implementasi yang sedikit berbeda karena begitu Anda sampai pada tahap akhir 05:45.220 --> 05:46.560 Anda harus keluar dari sana. 05:46.660 --> 05:48.990 Anda harus mengklik satu tombol lagi untuk keluar. 05:49.000 --> 05:51.740 Dan itu sangat dekat dengan satu tetapi tidak tepat satu. 05:51.760 --> 05:57.530 Tetapi pada saat yang sama Anda dapat melihat bahwa di sini Anda tahu nilai perlahan-lahan jenis tangan yang mengkristal adalah 05:57.520 --> 06:02.290 titik yang didapat mantan kolega di suatu tempat tetapi sejauh ini mereka semacam nol karena dia 06:02.290 --> 06:05.470 tidak memiliki informasi yang cukup untuk mengerti apa yang terjadi. 06:05.470 --> 06:08.710 OK jadi mari kita lihat apa yang terjadi di sini. 06:10.180 --> 06:13.620 Menjelajahi penjelajahan menjelajahi apa yang akan terjadi. 06:13.710 --> 06:15.300 Yah sedang lama. 06:15.670 --> 06:17.940 Dan kami melibatkan beberapa keacakan di sini. 06:18.100 --> 06:20.100 Jadi ada yang bagus beberapa kali. 06:20.110 --> 06:22.500 Sekarang dia hanya mendapat 10 iterasi. 06:22.510 --> 06:26.780 Jadi dia harus belajar dengan cepat. Ok, saya butuh Anda di sana. 06:27.220 --> 06:29.280 Mari kita lihat apa yang terjadi. 06:29.320 --> 06:30.050 Ayolah. 06:30.060 --> 06:31.820 Keluarlah dari labirin itu. 06:32.840 --> 06:38.450 Dan ya 10 episode jadi rata-rata ternyata. 06:38.590 --> 06:40.430 Itu tidak benar-benar tertarik pada itu. 06:40.460 --> 06:41.760 Jadi di sini mari kita lihat. 06:41.760 --> 06:43.060 Saya belum pernah melihat cukup satu klik pun. 06:43.100 --> 06:43.460 Kanan. 06:43.460 --> 06:43.810 Itu dia. 06:43.820 --> 06:47.780 Jadi Anda dapat melihat ini adalah kebijakan yang ia buat. 06:48.020 --> 06:50.860 Bahkan hanya melalui 10 episode dia sudah punya denyut nadi. 06:50.890 --> 06:55.820 Saya akan naik bom dan di sini saya akan turun di sini saya akan turun di sini saya akan pergi 06:55.820 --> 06:58.320 ke dinding dan kemudian saya akan bangkit kita di sini. 06:58.550 --> 06:59.620 Itu keren sekali. 07:00.000 --> 07:00.250 BAIK. 07:00.260 --> 07:02.530 Jadi sekarang mari kita meningkatkan kecepatan. 07:02.650 --> 07:04.220 Apa parameternya di sana. 07:04.220 --> 07:06.240 Dan itu seperti pelanggaran hukum ganda. 07:06.260 --> 07:13.070 Itu empat kali lipat kecepatan dan mari kita tambahkan jumlah iterasi jadi katakanlah 20 untuk jatah kali ini dan mari kita 07:13.070 --> 07:16.390 lihat apakah dia bisa melewati sedikit lebih banyak sekarang. 07:16.790 --> 07:18.700 Jadi Anda bisa melihat dia bergerak sedikit lebih cepat. 07:19.600 --> 07:25.900 Dan dia belajar dia belajar bahwa itu tidak benar-benar Anda tahu dari keadaan ini tidak ada banyak 07:25.900 --> 07:30.220 tindakan baik Orio tindakan ini yang benar dan lurus tidak baik 07:30.250 --> 07:32.400 Jelas ini tidak baik. 07:32.410 --> 07:34.680 Dia masih perlu belajar bahwa dari sini juga bagus. 07:34.680 --> 07:36.820 Anda dapat melihat bahwa tindakan ini cukup bagus. 07:36.820 --> 07:37.330 Baiklah. 07:37.330 --> 07:38.380 Apa yang dia dapatkan. 07:38.530 --> 07:39.100 BAIK. 07:39.100 --> 07:42.200 Jadi kebijakan yang menarik di sini Anda kami memutuskan untuk naik. 07:42.330 --> 07:43.270 Tidak cukup informasi. 07:43.270 --> 07:45.610 Jadi mari kita lakukan itu. 07:46.850 --> 07:50.370 Dan mari kita tingkatkan kecepatan hingga 100. 07:50.630 --> 07:56.570 Super cepat dan jumlah iterasi akan memberinya 100 iterasi kali ini menjalankan adegan seperti gila 07:56.570 --> 08:02.930 cepat dan Anda dapat melihat bahwa karena ada lebih banyak iterasi Dia punya lebih banyak informasi lebih 08:02.930 --> 08:09.500 banyak kesempatan untuk bereksperimen dan untuk benar-benar membangun ini matriks atau matriks ini nilai-nilai ini untuk setiap 08:09.500 --> 08:10.240 negara. 08:10.250 --> 08:13.220 Dia sekarang tahu Anda bisa melihat bahwa nol koma delapan puluh sembilan. 08:13.250 --> 08:16.050 Apa yang kami katakan di titik nol kami 86. 08:16.120 --> 08:20.660 Satu hal yang perlu diingat adalah nilai dari setiap kondisi yang diberikan. 08:20.720 --> 08:24.230 Ingat bahwa rumus yang kami miliki adalah maksimum dari nilai kubus. 08:24.230 --> 08:27.160 Ingat hal yang kami buat dengan formula pintas. 08:27.170 --> 08:30.690 Jadi ada apa dengan nilai di negara ini menjadi V ini. 08:30.900 --> 08:32.060 Itu akan menjadi 0. 18. 08:32.060 --> 08:38.180 Karena itulah yang tertinggi dari empat di sini nilai kondisi ini 0. 7 Anda ingin nilai hari ini. 08:38.210 --> 08:40.260 Apakah ada poin enam puluh satu dan seterusnya. 08:40.400 --> 08:41.480 Jadi itu sesuatu yang perlu diingat. 08:41.490 --> 08:45.590 Saya ingat ketika saya bangun saya pikir kita memiliki titik nol atau sesuatu yang begitu praecox. 08:45.770 --> 08:55.060 Jadi jika kita pergi tahun depan, aku akan menghilang atau menghilang lagi dan ini bisa membuatnya kembali. 08:55.170 --> 08:55.750 BAIK. 08:55.760 --> 08:56.210 BAIK. 08:56.210 --> 09:00.680 Perlahan, perlahan, mengisi beberapa ruang. 09:00.970 --> 09:01.450 Saya melihat. 09:01.490 --> 09:06.170 Dan itu juga sangat acak karena tidak hanya lingkungan memiliki keacakan tetapi juga cara dia 09:06.170 --> 09:10.750 mengeksplorasi bahwa bintang itu benar-benar tidak tahu kebijakannya adalah dia menjelajahi secara acak. 09:11.190 --> 09:12.150 Terus menghilang. 09:12.170 --> 09:13.420 Saya tidak mengerti mengapa. 09:13.680 --> 09:18.650 Ngomong-ngomong, mari kita lihat apa yang terjadi jika Anda menambah jumlahnya di sini dan di 09:18.650 --> 09:23.060 sini harusnya mengambil jumlah waktu yang sama jika kecepatannya tidak ada batasnya. 09:23.480 --> 09:27.610 OK jadi dia seperti dia memiliki lebih banyak kesempatan untuk menjelajahi berbagai hal. 09:27.650 --> 09:30.850 OK, mari kita lihat bagaimana semuanya berjalan. 09:31.260 --> 09:35.010 Dan Anda dapat melihat nilai-nilai yang konvergen naik dan turun tergantung Anda tahu karena ada 09:35.010 --> 09:38.640 beberapa keacakan dan dia mungkin berakhir seperti di lubang meskipun dia berjalan seperti ini. 09:38.640 --> 09:44.940 Tetapi pada saat yang sama mereka perlahan-lahan mulai konvergen ke semacam nilai dan nilai isyarat. 09:44.950 --> 09:48.540 OK mungkin seribu agak terlalu banyak dalam hal waktu. 09:48.540 --> 09:53.250 Itu tidak terlihat seperti kecepatan meningkat secara proporsional juga. 09:53.610 --> 09:55.560 Jadi itu mungkin memotong bagian itu. 09:55.650 --> 09:57.560 Maksud saya suka mengurangi kecepatan. 09:57.600 --> 10:02.850 Anda tahu sementara ini sangat rendah, Anda tidak harus menonton sampai akhir tutorial ini. Saya hanya 10:02.850 --> 10:08.430 ingin bereksperimen dengan sedikit sehingga memberi Anda beberapa contoh seperti apa yang telah kami kerjakan tetapi Anda 10:08.430 --> 10:10.920 mendapatkan titik bahwa itu melewati semua ini. 10:10.950 --> 10:14.800 Ini memiliki beberapa keacakan seperti Rambler dibangun ke perilakunya. 10:14.820 --> 10:20.720 Jadi, meskipun sudah seperti kebijakan, masih akan terus mengeksplorasi sehingga tidak akan seperti begitu memiliki kebijakan 10:20.720 --> 10:23.420 dasar, tetapi tidak akan terus mengikuti kebijakannya. 10:23.460 --> 10:29.130 Itu masih akan bereksperimen dengan variasi lain sesekali untuk meningkatkan kebijakannya mungkin belum menemukan 10:29.130 --> 10:31.350 kebijakan terbaik yang sudah segera 10:31.350 --> 10:33.240 Mungkin itu bisa memperbaiki kebijakan. 10:33.360 --> 10:40.080 Dan itu sebabnya bahkan setelah begitu banyak iterasi Anda masih dapat melihat beberapa efek acak itu kadang-kadang melompat ke keadaan acak bukan 10:40.080 --> 10:45.060 hanya karena keacakan di lingkungan tetapi juga karena ada beberapa level seperti parameter yang dapat Anda kontrol 10:45.060 --> 10:50.750 yang dapat Anda atur yang dapat Anda atur untuk agen Anda yang mengatakan bahwa Anda tahu sebagian besar waktu, 10:50.820 --> 10:56.040 80 persen dari waktu melakukan apa pun yang menurut kebijakan Anda harus Anda lakukan tetapi 20 persen 10:56.040 --> 11:00.930 dari waktu Anda hanya melakukan eksperimen yang menyenangkan dan melihat apa yang terjadi dan menggunakan informasi 11:00.930 --> 11:03.410 yang Anda kumpulkan untuk memperbarui kebijakan Anda. 11:03.410 --> 11:05.300 OK ini terlalu lama. 11:05.310 --> 11:06.360 Mari kita coba lagi. 11:06.560 --> 11:11.640 Ya jadi begitulah agen belajar di berbagai negara. 11:11.640 --> 11:14.270 Mungkin mari kita jalankan satu lagi hanya karena penasaran. 11:14.280 --> 11:16.590 Jadi adakah hal lain yang bisa kita ubah tentang hal itu. 11:18.420 --> 11:20.110 Iterasi. 11:21.630 --> 11:22.400 BAIK. 11:22.430 --> 11:24.280 OK, mari kita lihat. 11:24.550 --> 11:26.680 Ya, kita bisa mengubah diskusi misalnya. 11:26.680 --> 11:39.860 Jadi dalam hal ini kita bisa mengatakan K minus seratus minus Q minus dua dan minus OK seribu. 11:39.920 --> 11:41.380 Jadi hadiah. 11:41.390 --> 11:47.920 Kami ingin menyimpannya, mungkin mari kita tetap di 0. 04 Tapi katakanlah set melawan ini menyimpan hadiah di titik gurun saya 11:47.920 --> 11:49.270 nol untuk setiap kali 11:49.280 --> 11:58.340 Dan kemudian di sini kita akan mengatakan bahwa diskon itu bukan nol koma sembilan tetapi itu seperti nol koma 11:58.340 --> 11:59.030 lima. 11:59.060 --> 12:02.300 Jadi mendapat diskon cukup banyak saat Anda melewati permainan. 12:02.600 --> 12:08.960 Jadi sebenarnya sekarang akan diberi insentif untuk lebih dekat ke finish daripada rute lebih lanjut negara-negara dekat dengan finish 12:08.960 --> 12:14.060 akan mendapatkan nilai tinggi sehingga Anda dapat melihat bahwa nilai-nilai yang benar-benar turun itu tidak 12:14.060 --> 12:15.400 hijau seperti sebelumnya. 12:16.360 --> 12:20.190 Jadi di sini Anda dapat melihat bahwa ini adalah kebijakannya sekarang. 12:20.380 --> 12:26.490 Jadi seperti itu seperti itu seperti itu sangat mirip dengan apa yang kita lihat sebelumnya mungkin hanya perbedaan 12:26.500 --> 12:28.830 dari sini melompat langsung ke sini. 12:28.840 --> 12:29.980 Jadi itu satu. 12:30.000 --> 12:32.500 Dan OKE mari kita jalankan satu lagi. 12:32.500 --> 12:33.510 Ini sangat menyenangkan. 12:33.580 --> 12:39.020 Mari kita jalankan satu lagi jadi k minus k 100 a q dibuang 12:39.130 --> 12:48.960 Tetap seperti aslinya Jadi mari kita jalankan vanilla basic set up ok ok ok 12:49.110 --> 12:51.110 Ini akan melihat apakah itu akan menunjukkan kepada kita kebijakan. 12:51.210 --> 12:54.820 Dan ya kita punya kebijakan. 12:54.840 --> 12:55.150 Iya nih. 12:55.150 --> 12:56.350 Selesai bagus. 12:56.350 --> 12:58.820 Jadi di sini kita punya kebijakan. 12:58.900 --> 12:59.830 Anda tahu ini biasa. 12:59.830 --> 13:05.260 Ingat waktu itu ketika kita melihat bahwa AI mengakali bom manusia ke dinding untuk pergi ke sana dan 13:05.290 --> 13:08.530 booming ke dinding untuk pergi seperti itu untuk meningkatkan masalah. 13:08.530 --> 13:09.270 Jadi begitulah. 13:09.280 --> 13:17.020 Itu adalah contoh dari tidak adanya kecerdasan buatan yang sangat sangat sederhana membunuh pendapatan dasar sehingga tidak ada pembelajaran mendalam 13:17.020 --> 13:18.190 pada tahap ini. 13:18.610 --> 13:23.810 Tetapi pada saat yang sama itu sudah cukup pintar dan saya harap Anda menikmati tutorial hari ini. 13:23.810 --> 13:29.210 Dan sekali lagi terima kasih kepada UC Berkeley dan saya harap Anda menikmati tutorial hari ini dan saya berharap mereka 13:29.230 --> 13:29.630 scenics. 13:29.650 --> 13:31.120 Sampai kemudian menikmati AI.