Halo dan selamat datang di modul kedua tentu saja ini membangun AI untuk mengalahkan game Doom.
Jadi ya itu benar.
Kami akan bermain Doom dengan kecerdasan buatan yang akan mencoba membunuh beberapa monster untuk
mencapai tujuan di lingkungan 3D.
Anda tahu peta 3-D persis seperti ketika Anda bermain video game pada perbedaan pertemuan.
Anda tidak akan memainkan game ini seperti yang akan Anda buat dan kode kami akan memainkannya untuk Anda.
Jadi kita mulai, kita punya tantangan lain yang sangat menarik di depan kita dan selain itu
kita akan membawanya ke tingkat berikutnya sekarang karena kita akan membuat model yang lebih kompleks yang merupakan Cuellar convolutional
yang mendalam.
Jadi saya berharap setelah kuliah intuisi ini, Anda sekarang sangat bersemangat untuk mengimplementasikannya.
Saya sangat bersemangat untuk mengimplementasikannya.
Jadi mari kita mulai sekarang.
Dan seperti yang Anda lihat, saya mulai dengan Google karena saya ingin menunjukkan kepada Anda lingkungan eigen
awal dan memandu Anda melalui permainan yang akan kita mainkan, yang tentu saja dilakukan.
Baiklah jadi mulai dengan Google kita akan mengetik di sini membuka gym.
Jadi di sana kami pergi membuka gym.
Kemudian Anda mengklik tautan dan Anda akan menemukan halaman halaman itu dan di sudut kiri atas halaman ini
Anda akan mengklik lingkungan dan di situlah Anda memiliki semua lingkungan yang sebenarnya merupakan
lingkungan permainan.
Dan untuk masing-masing game ini, Anda dapat menerapkan AI untuk menjadi game.
Dan setiap kali ditentukan tujuan mana yang harus Anda selesaikan apa saja tindakannya dan apa
imbalannya dan ketahuilah bahwa untuk sebagian besar game, status input sebenarnya adalah gambar input.
Itu tidak seperti sebelumnya dengan mobil self-driving di mana kami memiliki Anda tahu
vektor dan pengkodean Satu keadaan lingkungan untuk sebagian besar permainan di sini negara input bukan gambar.
Jadi persis seperti masa depan kita, aku akan memiliki mata seperti manusia.
Faktanya, AI yang akan kita implementasikan ini adalah yang terdekat dengan otak manusia karena akan mengamati
serangkaian gambar kemudian akan mendeteksi di mana harus dilakukan dalam gambar dan kemudian menggunakan jaringan
saraf klasik .
Kita akan tahu aksi apa yang harus dimainkan.
Dan sekarang mari kita beralih ke permainan.
Kami ingin mengalahkan yang merupakan game terakhir dalam daftar ini.
Jadi mari kita klik dan kita mulai.
Selamat datang di malapetaka dan kekerasan.
Jadi seperti yang Anda ketahui kami memiliki beberapa versi malapetaka.
Dan ini hanyalah peta yang berbeda dengan level yang berbeda.
Jadi misalnya mari kita lihat yang pertama ke nol dasar yang merupakan permainan ini yang Anda lihat di sini
Dan seperti yang dapat Anda lihat untuk game ini dan untuk game mana pun yang ditentukan, maka untuk game ini
tujuannya adalah untuk membunuh monster ini di sini dalam tiga detik dengan satu tembakan.
Kemudian ditentukan hadiahnya.
Jadi, Anda mendapat plus 101 poin karena membunuh monster ini di sini.
Kemudian Anda mendapatkan kata yang buruk dengan minus lima poin karena kehilangan kesempatan.
Jadi sebenarnya saat ini mendapatkan beberapa yang diinginkan karena itu kehilangan banyak tembakan dan Anda
mendapatkan minus satu setiap poin oh 20 detik 20 detik itu semua penghargaan.
Dan kemudian Anda memiliki cara permainan berakhir.
Jadi itu berakhir ketika monster itu mati.
Ketika pemain mati atau ketika ada waktu istirahat.
Dan Anda juga memiliki tindakan sehingga Anda memiliki tiga tindakan untuk serangan yang satu ini.
Jadi ketika itu ketika Anda menembak, bergerak ke kanan dan ke kiri.
OK tapi itu bukan game yang akan kita mainkan.
Sebenarnya yang ini terlalu sederhana.
Itu favorit saya.
Saya lebih suka yang mana kita bisa bergerak maju, mundur, belok kiri, kanan, dan menembak banyak monster.
Yang ini jauh lebih menarik daripada sebenarnya ini sudut yang satu ini.
Mari kita klik.
Itu dia.
Jadi seperti yang Anda lihat sekarang, kita sebenarnya bisa bergerak maju.
Kita bisa bergerak ke kiri, kita bisa bergerak ke kanan, belok kiri, dan kita bisa menembak lagi.
Dan kami memiliki lebih banyak monster seperti mereka di sini.
Dan tujuan kami tentu saja bukan hanya untuk menembak mereka tetapi itu karena tujuan utama adalah untuk mencapai ujung
peta ini di sini yang mereka sebut rompi.
Tujuannya, tujuan utama dan memberi kita 1000 poin adalah untuk mencapai rompi di sana dan untuk melakukan ini dengan baik
kita harus membunuh monster karena jika kita tidak membunuh monster kita akan terbunuh dan
kita tidak akan dapat untuk mencapai rompi.
Baiklah.
Dan itulah tujuan utama kita. Kalau begitu, mari kita lihat imbalan apa yang kita peroleh ketika kita
semakin dekat dengan rompi.
Jadi jarak plus kata-kata itu persis jarak yang kita selesaikan saat semakin dekat ke
rompi daripada jarak saya membaca lebih jauh dari rompi dan minus 100 poin untuk terbunuh.
Jadi di sini hadiahnya hanya diukur dengan jarak.
Ketika Anda semakin dekat dengan rompi Anda mendapatkan hadiah yang sama dengan jumlah meter Anda semakin dekat
ke rompi.
Jadi itu adalah hadiah positif yang berkelanjutan.
Dan ketika Anda semakin jauh dari rompi Anda mendapatkan hadiah yang sama dengan jumlah meter yang diselesaikan dengan
semakin jauh dari daftar ini.
Dan kemudian jika Anda terkena kanker Anda mendapat berita buruk minus 100 poin maka permainan bisa berakhir ketika permainan
menyentuh sisanya.
Saat itulah kita menang.
Ketika pemain mati itulah saat kita kalah.
Dan ketika ada waktu permainan berakhir dan di sini adalah tindakan yang diizinkan serangan kami menembak ke kanan dan kiri ke depan ke
kanan dan ke kiri
Kami memiliki lebih banyak tindakan daripada sebelumnya.
Kami sekarang memiliki enam bagian.
Tidak apa-apa.
Ini tidak akan meningkatkan kompleksitas yang begitu buruk.
Baiklah jadi saya harap Anda senang dengan game ini.
Saya benar-benar berpikir ini adalah permainan yang paling menarik.
Jadi kita akan membangun AI untuk mengalahkan permainan itu dan untuk melakukan ini kita akan menerapkan jaringan saraf
convolutional yang mendalam.