WEBVTT 00:00.450 --> 00:03.210 Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială. 00:03.240 --> 00:08.220 În secțiunea de astăzi abordăm subiectul unei învățări profunde Q. 00:08.250 --> 00:11.200 Deci, să vedem cum vom ataca acest lucru în această secțiune. 00:11.220 --> 00:17.280 Vom învăța o profundă intuiție în învățare a laturii de învățare a lucrurilor astfel încât să mergem în învățarea separată, învățând 00:17.750 --> 00:20.840 și acționând în intuiția din spatele ei în două părți. 00:20.850 --> 00:22.620 Și vom avea nevoie de detalii despre asta. 00:22.620 --> 00:28.290 Așadar, mai întâi de toate, înțelegeți modul în care rețelele neuronale învață de fapt și cum își actualizează greutățile 00:28.290 --> 00:34.350 pe baza a ceea ce le alimentați și a felului în care funcționează întreaga concepție a învățării sau cum vom 00:34.350 --> 00:40.140 lua conceptele de diferență temporală sau vom redeschide învățarea simplă și le vom aplica în învățare profundă și apoi 00:40.530 --> 00:46.550 vom vorbi despre modul în care algoritmul de învățare profundă decide de fapt ce acțiuni să luăm în ce state 00:46.560 --> 00:52.530 vom vorbi despre experiență reluăm o adăugare foarte importantă pe lângă învățarea profundă care permite de fapt profunzimea veți învăța 00:53.100 --> 00:57.420 să lucrați în mod corespunzător și veți vedea de ce este important din 00:57.420 --> 00:58.100 acel tutorial. 00:58.350 --> 01:02.350 Și apoi vom vorbi despre politicile de selecție a acțiunilor. 01:02.470 --> 01:11.190 Vom vorbi despre cât de adânci ucigași agenți câștigători pot combina explorarea cu exploatarea. 01:11.190 --> 01:15.960 Deci, odată ce au găsit ceva o abordare bună, pot folosi această abordare, dar trebuie să le 01:15.960 --> 01:18.900 exploreze astfel încât să nu se blocheze într-un maxim local. 01:18.900 --> 01:24.660 Și încă un lucru pe care am vrut să-l menționez despre secțiune este că este foarte benefic dacă ai 01:24.660 --> 01:28.050 o privire la un număr x o rețea neurală artificială. 01:28.050 --> 01:33.570 Deci, dacă te duci să explorezi toate aceste subiecte, avem niște tutoriale de intuiție foarte puternice pregătite pentru 01:33.570 --> 01:34.500 tine acolo. 01:34.650 --> 01:38.130 Dacă nu ați făcut desigur dacă nu ați făcut cursul profund de învățare dacă ați făcut acest 01:38.130 --> 01:41.400 lucru planificați desigur și deja cunoașteți toate aceste lucruri și puteți continua cu S .. 01:41.460 --> 01:46.950 Dar dacă doriți să obțineți acele cunoștințe suplimentare despre rețelele neuronale înainte de a continua această parte a 01:46.950 --> 01:52.020 cursului, acest lucru este foarte recomandabil deoarece vă va ajuta să înțelegeți exact modul în 01:52.020 --> 01:58.230 care funcționează rețelele neuronale și de ce sunt atât de puternice de ce le folosim acest algoritm de învățare rece. 01:58.320 --> 02:03.450 Și odată ce vă reîmprospătați cunoștințele sau dobândiți acele cunoștințe despre rețelele neuronale din acea anexă și 02:03.450 --> 02:08.900 reveniți aici și vom continua mai ales dacă sunteți destul de confortabil în rețelele neuronale, apoi să intrăm 02:08.940 --> 02:10.160 direct în ea. 02:10.170 --> 02:13.040 Să începem să vorbim despre intuiția învățării profunde. 02:13.320 --> 02:15.450 Și aștept cu nerăbdare să văd pe primul tutorial. 02:15.450 --> 02:16.840 Până atunci, bucurați-vă de a.