Học trí tuệ nhân tạo trong khi tạo ra nó (học tăng cường)

Xin chào. Đây là Kwang, giảng viên tại “Học trí tuệ nhân tạo bằng cách tạo ra nó (học tăng cường) trong inflearn”.

Trước tiên xin cảm ơn bạn đã tham gia khóa học.

Bài giảng về “Học trí tuệ nhân tạo bằng cách tạo ra nó” bắt đầu khi tôi nhìn thấy AlphaGo và có mong muốn tạo ra một thứ tương tự. Trên thực tế, AlphaGo là một hệ thống phức tạp sử dụng mạng null mới gọi là DQN (Mạng Deep Q-learning) thay vì thuật toán Q-learning đơn giản. Rào cản đối với Tensorflow quá mạnh khiến tôi không thể học DQN. Vì vậy, chúng tôi đã học Tic Tac Tok chỉ bằng cách sử dụng Q-learning đơn giản.

Hiện tại, chúng tôi đang nỗ lực tạo ra thứ gì đó thú vị bằng cách sử dụng DQN, bông hoa của học tập tăng cường. Và chúng tôi đang biến khóa học này thành một bài giảng. Có rất nhiều điều để nói và học hỏi, vì vậy tôi sẽ chia nó thành các phần bài giảng nhỏ hơn. Bài giảng đầu tiên “Toán học Tensorflow bạn phải biết” đã được xuất bản.

Huấn luyện mạng Tensorflow cuối cùng là một quá trình thực hiện giảm độ dốc. Độ dốc gốc? Chúng ta đã nghe nói về toán học chưa biết này, nhưng chúng ta không thể hiểu nó bằng toán học. Tôi nghĩ rằng nếu bạn không hiểu thuật toán về mặt toán học thì bạn sẽ không hiểu nó một cách rõ ràng. Vì vậy, trước khi tìm hiểu về Tensorfow, tôi đã tạo một khóa học để tìm hiểu về việc giảm độ dốc.

Mục tiêu cuối cùng của loạt bài này là triển khai Tic Tac Tok ban đầu bằng Tensorflow.

https://www.inflearn.com/course/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-%EC%88%98% ED%95%99#

Tôi hy vọng tất cả các bạn có thể cùng nhau lên con tàu này. Cảm ơn