Vous apprendrez les concepts clés de l’IA ainsi que développerez l’intuition qui vous permettra d’être rapidement capable de concevoir vos propres IA :
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Comment démarrer la création d’une IA sans aucune connaissance préalable de code à l’aide de Python.
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Comment utiliser OpenAI Gym pour apprendre le plus rapidement possible.
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Comment optimiser vos IAs afin qu’elles atteignent leur potentiel maximal dans le monde réel.
Voici ce que vous apprendrez dans ce cours :
1. De parfait débutant à expert en Intelligence Artificielle – Vous apprendrez à créer des IA autonomes et capables d’évoluer dans de nombreux environnements différents. En partant d’une page blanche, nous coderons et expliquerons ensemble chaque ligne de code permettant de créer une IA. Ainsi, vous pourrez non seulement comprendre exactement comment elle fonctionne, mais en plus, vous serez capable de reproduire les exemples pour vos propres projets.
2. Templates de code – Dans chaque chapitre, nous vous donnons accès à tous les templates de code que nous utilisons (et expliquons). Ainsi, lorsque vous créez un nouveau projet, pas la peine de redémarrer de zéro. Vous pouvez directement reprendre le template, l’adapter rapidement, et observer votre nouvelle IA !
3. Vidéos intuitives – Plutôt que de développer des équations mathématiques sur des pages et des pages, nous apportons une attention toute particulière à l’intuition derrière la théorie afin que vous compreniez ce que vous faites et soyez capable d’être autonomes lorsque vous voudrez améliorer vos algorithmes.
4. Applications concrètes – Dans ce cours, vous serez amenés à créer une IA non pas sur 1, ni 2, mais sur 3 jeux différents ! Dans chaque module, dont la complexité va aller en s’acroissant, l’IA que vous bâtirez sera capable d’apprendre comment le jeu fonctionne, et à force d’accumuler de l’expérience, va réussir à remplir les objectifs que vous lui donnerez. Ces applications vous permettront de vraiment mettre la main à la patte et de pratiquer vos connaissances nouvellement acquises.
5. Aide directe – Nous nous sommes engagés à rendre ce cours le plus accessible possible afin d’enseigner l’IA à un maximum de personnes. C’est pourquoi, si vous avez besoin d’aide, nous serons là pour vous épauler. Posez une question sur le point bloquant que vous ne comprenez pas, et nous vous apporterons la solution.
------ Chapitre 0 : Les Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement -------
Q-Learning : Intuition
--------------- Chapitre 1 : Voiture autonome (Deep Q-Learning) ----------------
Deep Q-Learning : Intuition
Installation pour le chapitre 1
Création de l'environnement
Créer votre première IA
Playing with the AI
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26Voiture autonome - Étape 3
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27Voiture autonome - Étape 4
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28Voiture autonome - Étape 5
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29Voiture autonome - Étape 6
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30Voiture autonome - Étape 7
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31Voiture autonome - Étape 8
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32Voiture autonome - Étape 9
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33Voiture autonome - Étape 10
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34Voiture autonome - Étape 11
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35Voiture autonome - Étape 12
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36Voiture autonome - Étape 13
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37Voiture autonome - Étape 14
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38Voiture autonome - Étape 15
-------------- Chapitre 2 - Doom (Deep Q-Learning à Convolution) ---------------
Deep Q-Learning à Convolution - Intuition
Installation pour le Chapitre 2
Créez votre IA
Jouons avec notre IA
-------------------------- Chapitre 3 - Casse-briques --------------------------
A3C - Intuition
Installation pour le chapitre 3
Créez votre IA
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74Où se trouvent les fichiers de données et de code ?
Bonjour !
Vous pouvez télécharger directement la structure du cours ainsi que les templates de code à l'adresse suivante :
https://gitlab.charlesbordet.com/charles/artificial_intelligence
Sur la première page, vous trouverez :
Les instructions d'installation pour chaque chapitre.
Une FAQ pour les questions les plus courantes, notamment si vous avez des soucis d'installation
Les lectures additionnelles
En utilisant les dossiers en haut, vous pouvez retrouver tous les templates de code utilisés dans le cours.
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75Mise en place de l'environnement Python