WEBVTT 00:00.580 --> 00:02.850 Bonjour et bienvenue dans la boutique. 00:03.040 --> 00:07.040 D'accord, nous allons maintenant mettre en œuvre l'intelligence artificielle à partir de zéro. 00:07.040 --> 00:08.870 Nous allons le couper ligne par ligne. 00:09.070 --> 00:12.550 Et dans cette première bonne section, nous allons importer les bibliothèques. 00:12.550 --> 00:17.880 Mais avant de commencer avec cette première section de code, j'aimerais expliquer le lien 00:17.890 --> 00:20.140 entre l'IA et notre carte. 00:20.560 --> 00:24.000 C'est pourquoi nous mettons cela en œuvre pour eux. 00:24.040 --> 00:27.880 Quel est le but de notre IA et où allons-nous l'utiliser? 00:27.880 --> 00:30.160 C'est donc très simple. 00:30.170 --> 00:34.900 Nous faisons seulement notre intelligence artificielle pour sélectionner la bonne action et à chaque fois. 00:35.140 --> 00:42.390 Donc, OK, nous importons la classe à partir de notre fichier, nous allons donc créer ce D2 en classe dans ce fichier. 00:42.580 --> 00:51.220 Mais ensuite, nous l’importons uniquement pour sélectionner la bonne action à jouer à chaque fois et nous sélectionnons cette action exactement 00:51.490 --> 00:53.070 à cette ligne. 00:53.080 --> 01:00.580 Action égale mise à jour du cerveau moins récompense moins signal moins signal sera l'entrée du réseau de neurones. 01:00.760 --> 01:05.950 Vous savez qu'il est composé des trois signaux des capteurs, plus l'orientation et l'orientation moins. 01:06.130 --> 01:09.890 Donc, ce sont les entrées, mais alors la sortie est l'action à jouer. 01:10.030 --> 01:14.970 Et ce n’est que ce que nous retiendrons de notre IA, je pense que nous sommes sur le point de le fabriquer. 01:15.250 --> 01:16.310 Alors garde cela en tête. 01:16.390 --> 01:17.590 C'est très simple. 01:17.590 --> 01:25.900 Nous importons d’abord la décriminalisation de l’IA AI puis nous créons le cerveau objet de la classe humaine qui prend en 01:25.990 --> 01:32.110 entrée les vecteurs codés pour les états à cinq dimensions les trois signaux plus l’orientation 01:32.290 --> 01:33.970 plus l’orientation moins. 01:34.030 --> 01:36.910 Les réactions vont à gauche vont tout droit ou vont à droite. 01:37.030 --> 01:38.470 Et puis ce paramètre gamma. 01:38.560 --> 01:42.410 Ce sont les seuls paramètres de la classe que nous allons faire. 01:42.490 --> 01:50.140 Et puis, une fois que nous avons créé cet objet, nous sélectionnons dans la classe de jeu l'action à jouer à chaque fois. 01:50.140 --> 01:51.760 Et cela dépend du dernier mot. 01:51.940 --> 01:58.450 Et le Lusignan, qui est l’input et c’est tout, c’est le seul but de dire que pour avoir une 01:58.450 --> 02:03.620 véritable intelligence artificielle jouant les bonnes actions puis à chaque fois le bon mouvement au lieu 02:04.030 --> 02:08.480 d’avoir des actions aléatoires comme nous l’avions observé dans le tutoriel précédent. 02:08.500 --> 02:12.620 Très bien, faisons ceci, mettons en œuvre notre intelligence artificielle. 02:12.760 --> 02:18.430 Et comme nous l’avons dit, nous allons commencer par importer toutes les bibliothèques que nous utiliserons pour les implémenter. 02:18.460 --> 02:21.160 Ainsi, nous disposerons de tous les outils nécessaires. 02:21.160 --> 02:22.790 Très bien, commençons par le premier. 02:22.810 --> 02:28.870 Le premier est l'inévitable bibliothèque non payante, la bibliothèque non thaïlandaise. 02:28.870 --> 02:35.270 Je recommande toujours de l'importer c'est la bibliothèque qui nous permet de jouer et de travailler avec les Irakiens. 02:35.620 --> 02:40.180 Et ce n’est là qu’un raccourci plus pratique lorsque nous voulons utiliser un numéro. 02:40.590 --> 02:44.050 D'accord, la deuxième bibliothèque est aléatoire. 02:44.050 --> 02:50.530 C’est donc simplement parce que nous allons prélever des échantillons aléatoires de différents lots lors de la mise en œuvre de 02:50.530 --> 02:51.770 la relecture d’expérience. 02:51.940 --> 02:54.650 Nous devons donc importer cette bibliothèque aléatoire également. 02:54.880 --> 03:02.470 Ensuite, nous allons importer des fichiers qui ne seront utiles que lorsque nous voudrons charger le modèle, car vous savez que lorsque le 03:02.470 --> 03:08.710 modèle sera prêt, nous implémenterons du code pour enregistrer le modèle puis un autre code pour le charger. 03:08.700 --> 03:14.140 C'est là que nous voulons savoir sauver le cerveau et le charger chaque fois que vous souhaitez 03:14.140 --> 03:18.850 éteindre votre ordinateur. Nous utilisons le cerveau déjà formé pour effectuer une nouvelle expérience. 03:19.060 --> 03:20.410 Donc c'est important. 03:20.740 --> 03:27.230 Ensuite, nous allons importer la bibliothèque de torche essentielle. 03:27.250 --> 03:32.170 C'est parce que nous allons implémenter notre réseau de neurones avec mon flambeau, ce que je recommande 03:32.170 --> 03:36.670 beaucoup plus que les autres pour l'intelligence artificielle, car il peut gérer des graphiques dynamiques. 03:36.670 --> 03:46.150 Donc nous y allons avec une torche puis une torche nous allons importer une torche début et fin de fin. Le module le plus essentiel est 03:46.150 --> 03:51.730 le module qui contient tous les outils pour mettre en œuvre des réseaux de neurones. 03:51.820 --> 03:57.370 Et bien sûr, il y aura un réseau de neurones profonds qui prendra en entrée 03:57.370 --> 04:03.910 les trois signaux des trois capteurs plus l'orientation et l'orientation négative et renverra en sortie l'action à jouer. 04:04.090 --> 04:09.220 Eh bien, effectivement, pour renvoyer les valeurs q des différentes actions et utiliser un logiciel Max. 04:09.220 --> 04:15.970 Nous retournerons l’action pour ne jouer qu’une des plus pertinentes pour accomplir 04:16.000 --> 04:26.500 les cartes qui vont à la torture et dans la plus essentielle nous allons ensuite donner un raccourci au paquet fonctionnel. 04:26.550 --> 04:29.960 De là, nous allons avec le paquet fonctionnel de la fin et Maggio. 04:29.970 --> 04:36.310 Donc, ce paquet fonctionnel contient les différentes fonctions que nous utilisons lors de l’implémentation d’un réseau de neurones. 04:36.340 --> 04:42.240 Donc, généralement, la dernière fonction que nous utiliserons sera la perte de Google, car cela améliore la 04:42.240 --> 04:46.950 convergence et la perte est contenue dans ce sous-module fonctionnel du module final. 04:47.190 --> 04:54.330 Et comme tout cela est assez long, nous allons lui donner un raccourci et nous allons l'appeler simplement. 04:54.460 --> 04:57.260 Il ne reste plus que 3 modules à importer. 04:57.340 --> 05:05.710 Donc, la suivante est une autre centrale qui dépend de lui et nous la récupérons de la bibliothèque 05:06.220 --> 05:12.870 de torture puis, là-haut, nous allons et appelons-le simplement au lieu d'atome de torture. 05:13.030 --> 05:15.250 C'est bien sûr pour l'optimiseur. 05:15.340 --> 05:22.030 Nous allons importer des optimiseurs pour réaliser la classe C dans le sens où nous en aurons certainement 05:22.030 --> 05:25.100 besoin et nous devrons ensuite importer des autographes. 05:25.210 --> 05:28.670 Et ce n'est que pour prendre la classe variable de notre regret. 05:29.170 --> 05:31.630 Donc, le but est un peu technique. 05:31.630 --> 05:39.010 Fondamentalement, nous devons importer la classe de variable pour effectuer une conversion à partir de tenseurs qui ressemblent à des 05:39.010 --> 05:43.160 tableaux plus avancés pour éviter tout ce qui contient un dégradé. 05:43.210 --> 05:46.640 Donc, c'est comme si nous ne voulions pas avoir qu'un tenseur par lui-même. 05:46.660 --> 05:51.940 Nous voulons placer le tenseur dans une variable qui contiendra également un gradient. Pour ce faire, 05:51.940 --> 05:58.350 nous devons utiliser la classe de variables afin de convertir ce tenseur en une variable contenant le tenseur et le gradient. 05:58.520 --> 06:02.550 C'est donc un peu technique, mais c'est ce que nous devons faire lorsque nous travaillons avec PI torch. 06:02.680 --> 06:04.830 Et nous le faisons grâce à la classe variable. 06:04.840 --> 06:13.220 Mais avant d’obtenir la classe variable, nous devons importer le flambeau de ce 06:13.220 --> 06:26.430 grad et donner un raccourci également aux étudiants du premier cycle, puis du flambeau que nous importons de Roybal. Nous y allons. 06:26.560 --> 06:31.390 Et nous avons maintenant toutes les bibliothèques que nous utiliserons pour implémenter notre IA. 06:31.600 --> 06:34.050 Nous ne prendrons donc pas la peine d'importer une autre bibliothèque. 06:34.060 --> 06:35.670 Nous avons tous les outils dont nous avons besoin. 06:35.830 --> 06:40.000 Et maintenant, nous sommes prêts à créer l’architecture du réseau de neurones. 06:40.030 --> 06:42.680 C'est donc exactement ce que nous allons faire dans le prochain tutoriel. 06:42.760 --> 06:44.370 Et jusque-là, profitez de l'IA.