WEBVTT 00:00.450 --> 00:03.210 Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre inteligência artificial. 00:03.240 --> 00:08.220 Na seção de hoje, abordamos o tema de uma aprendizagem Q profunda. 00:08.250 --> 00:11.200 Então, vamos ver como vamos atacar isso nesta seção. 00:11.220 --> 00:17.280 Nós aprenderemos uma intuição de aprendizagem profunda o lado de aprendizagem das coisas para que possamos aprender profundamente a intuição 00:17.750 --> 00:20.840 por trás dela em duas partes para aprender e agir. 00:20.850 --> 00:22.620 E nós vamos ter detalhes sobre isso. 00:22.620 --> 00:28.290 Então, em primeiro lugar, entenda como as redes neurais realmente aprendem e como elas atualizam seus pesos 00:28.290 --> 00:34.350 com base no que os estamos alimentando e como funciona todo o conceito de aprendizagem ou como vamos 00:34.350 --> 00:40.140 tomar os conceitos de diferença temporal ou rediscuss e simples aprendizado e aplicá-los em um aprendizado profundo e 00:40.530 --> 00:46.550 então vamos falar sobre como o algoritmo de aprendizado profundo realmente decide qual a ação a seguir em 00:46.560 --> 00:52.530 que estados vamos falar sobre a experiência, reproduzir uma adição muito importante sobre o aprendizado profundo que realmente 00:53.100 --> 00:57.420 permite profundidade Você aprenderá a funcionar corretamente e você verá por que é 00:57.420 --> 00:58.100 importante desse tutorial. 00:58.350 --> 01:02.350 E então vamos falar sobre políticas de seleção de ações. 01:02.470 --> 01:11.190 Vamos falar sobre a forma como os agentes profundos podem ganhar combinações de exploração e exploração. 01:11.190 --> 01:15.960 usar essa abordagem, mas também precisam explorar para que não fiquem presos no máximo local. 01:15.960 --> 01:18.900 Assim, uma vez que encontraram uma boa abordagem, eles podem 01:18.900 --> 01:24.660 E mais uma coisa que eu queria mencionar sobre a seção é que é altamente benéfico se você 01:24.660 --> 01:28.050 tiver uma olhada nas redes neurais artificiais de um número x. 01:28.050 --> 01:33.570 Então, se você vai e explore todos esses tópicos, temos alguns tutoriais de intuição muito poderosos preparados 01:33.570 --> 01:34.500 para você lá. 01:34.650 --> 01:38.130 Se você não fez, claro, se você não fez o curso de aprendizado profundo se você fez o 01:38.130 --> 01:41.400 que você planeja, claro, e você já conhece todas essas coisas e pode prosseguir com S. isso é altamente aconselhável porque isso irá ajudá-lo a entender exatamente como 01:41.460 --> 01:46.950 as redes neurais funcionam e por que elas são tão poderosas porque estamos alavancando-as Este profundo algoritmo de aprendizagem legal. 01:46.950 --> 01:52.020 Mas se você quiser obter esse conhecimento adicional sobre redes neurais antes de prosseguir com esta parte do curso, 01:52.020 --> 01:58.230 E uma vez que você atualize seu conhecimento ou obtenha esse conhecimento sobre as 01:58.320 --> 02:03.450 redes neurais desse anexo e volte aqui e procederemos particularmente se 02:03.450 --> 02:08.900 você estiver bastante confortável nas redes neurais, então vamos entrar diretamente nisso. 02:08.940 --> 02:10.160 Vamos começar a falar sobre intuição de aprendizado profundo. 02:10.170 --> 02:13.040 E estou ansioso para ver no primeiro tutorial. 02:13.320 --> 02:15.450 Até então, desfrute de um. 02:15.450 --> 02:16.840