Ciao e benvenuto al secondo modulo di questo corso che costruisce un'IA per battere il gioco Doom.
Quindi sì, è giusto.
Giocheremo a Doom con un'intelligenza artificiale che cercherà di uccidere alcuni mostri per raggiungere un
obiettivo in un ambiente 3D.
Conoscete la mappa in 3-D esattamente come quando state giocando a videogiochi sulle differenze di incontro.
Non giocherai a questo gioco nel modo in cui costruirai e codificheremo che lo suoneremo per te.
qui, abbiamo davanti a noi un'altra sfida molto eccitante e inoltre passeremo al
livello successivo ora perché realizzeremo un modello più complesso che è il profondo Cuellar convoluzionale.
Quindi, eccoci
Quindi spero che dopo queste lezioni di intuizione tu sia ora molto entusiasta di implementarlo.
Sono decisamente molto entusiasta di implementarlo.
Quindi iniziamo adesso.
E come puoi vedere, sto iniziando con Google perché voglio mostrarti l'ambiente di
apertura di eigene e guidarti attraverso il gioco che giocheremo, naturalmente.
Va bene, quindi iniziando con Google, inseriremo qui una palestra.
Quindi andiamo ad aprire una palestra.
Quindi fai clic sul link e troverai una pagina quella pagina e nell'angolo in alto a sinistra di questa
pagina cliccherai su ambienti ed è lì che hai tutti gli ambienti che sono in
realtà ambienti di giochi.
E per ognuno di questi giochi è possibile implementare un'IA per essere il gioco.
E ogni volta viene specificato quale obiettivo è necessario realizzare quali sono le azioni e quali sono i premi e
sapere che per la maggior parte dei giochi gli stati di input sono in realtà le immagini di input.
Cioè non è come prima con l'auto a guida autonoma in cui avevamo conosciuto un vettore e
la codifica Uno stato dell'ambiente per la maggior parte dei giochi qui lo stato di input è invece l'immagine.
Quindi è esattamente come il nostro futuro avrò occhi come gli umani.
In realtà questa IA che stiamo per implementare è quella di essere il più vicino a un cervello umano
perché sta per osservare una serie di immagini, quindi rileverà dove deve fare le immagini e quindi usare
una classica rete neurale .
Bene sapremo quale azione dovrebbe giocare.
E così ora passiamo al gioco.
Vogliamo battere quale è l'ultimo gioco in questa lista.
Quindi facciamo clic su di esso e ci andiamo.
Benvenuti al destino e alla violenza.
Quindi, come puoi notare, abbiamo diverse versioni di doom.
E queste sono solo mappe diverse con diversi livelli.
Quindi per esempio diamo un'occhiata al primo a zero base che è questo gioco che vedi qui.
E come puoi vedere per questo gioco e per uno qualsiasi dei giochi, è specificato che questo gioco
è destinato a uccidere questo mostro qui in tre secondi con un solo colpo.
Quindi viene specificato i premi.
Quindi ottieni 101 punti per aver ucciso questo mostro qui.
Poi si ottiene una parolaccia con meno cinque punti per aver perso un colpo.
Quindi in questo momento stanno ottenendo alcuni che vogliono perché mancano un sacco di colpi
e si ottiene meno uno ogni 20 secondi 20 secondi sono tutti i premi.
E poi hai come finisce il gioco.
Quindi finisce quando il mostro è morto.
Quando il giocatore è morto o quando c'è tempo.
E hai anche le azioni in modo da avere tre azioni per questo singolo attacco.
Quindi quando quello che spari si sposta a destra e si sposta a sinistra.
OK, ma non è il gioco che giocheremo.
In realtà questo è troppo semplice.
Questo è il mio preferito
Preferisco quello in cui possiamo andare avanti, tornare indietro, girare a sinistra, girare a destra e sparare a molti mostri.
Questo è molto più eccitante di quello che in realtà è questo angolo.
Facciamo clic su di esso.
È lui.
Quindi come puoi vedere ora possiamo effettivamente andare avanti.
Possiamo muoverci a sinistra, possiamo girare a destra, girare a sinistra, girare a destra e possiamo sparare di nuovo.
E abbiamo molti altri mostri come questi qui.
E il nostro obiettivo, ovviamente, è non solo sparare a loro, ma è perché l'obiettivo principale è quello di raggiungere
questo suggerimento della mappa qui che chiamano il giubbotto.
L'obiettivo l'obiettivo principale e che ci ottiene 1000 punti è di raggiungere il giubbotto laggiù e per fare questo bene
dovremo uccidere i mostri perché se non uccidiamo i mostri saremo uccisi e non
saremo in grado per raggiungere il giubbotto.
Tutto ok.
E quindi questo è il nostro obiettivo principale che, da parte nostra, vediamo quali sono le nostre ricompense quando otteniamo una prima parola
quando ci stiamo avvicinando al giubbotto.
In modo che più distanza le parole è esattamente la distanza che completiamo mentre si avvicina al gilet
di quanto la mia sia la distanza di lettura più dal gilet e meno 100 punti per essere ucciso.
Quindi qui la ricompensa è solo misurata con la distanza.
Quando ti avvicini al giubbotto ottieni una ricompensa uguale al numero di metri che ti sei avvicinato
al giubbotto.
Quindi questa è una continua ricompensa positiva.
E quando ti allontani dal giubbotto ottieni una ricompensa che è uguale al numero di metri
completati allontanandoti da questa lista.
E poi se si ottiene il cancro si ottiene una parolaccia di meno 100 punti, quindi il gioco può terminare quando il gioco
tocca il resto.
Questo è quando vinciamo.
Quando il giocatore è morto è quando perdiamo.
E quando c'è tempo per il gioco finito e qui ci sono le nostre azioni consentite attacco sparare a destra ea sinistra in avanti girare a
destra e girare a sinistra.
Abbiamo più azioni di prima.
Ora abbiamo sei sezioni.
Va bene.
Questo non aumenterà la complessità così male.
Va bene quindi spero che tu sia entusiasta di questo gioco.
In realtà penso che questo sia il gioco più eccitante.
Quindi costruiremo un'IA per battere quel gioco e per farlo implementeremo una rete neurale
convoluzionale profonda.