Inteligência Artificial aprendendo a DIRIGIR!! (Deep Cars)
Cursos que verifiquei e recomendo:
✅ - Desenvolvimento de jogos Danki Code - https://hotm.art/UniversoProgramado3
Esse curso foi uma surpresa para mim, quem olha assim rapidamente não percebe, mas a quantidade de conteúdo aqui é GIGANTESCA! e sempre fornecendo suporte total para quem está iniciando no ramo de programação de jogos (instalação dos ambientes e explicação da lógica), nele você consegue aprender desde jogos simples de plataforma 2D até jogos avançados em 3D. O curso demonstra a programação de mais de 12 jogos(de PAC-MAN até Minecraft), além de diversas técnicas dessa área da programação.
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Seja muito bem vindo ao Universo Programado! Neste vídeo você verá como a Inteligência Artificial aprendeu a dirigir! Nomeei este projeto de Deep Cars por se tratar de carros utilizando Deep Learning para aprender!!
Foi utilizado uma Rede Neural Artificial (Perceptron Multilayer) com 3 camadas!
Camada de Entrada com 18 sensores + 1 Viés, totalizando 19 Neurônios;
Camada Escondida com 6 neurônios + 1 Viés, totalizando 7 Neurônios;
Camada de Saída com 4 neurônios (Acelerar, Ré, Virar para a Esquerda, Virar para a Direita);
A função de ativação utilizada em todos os neurônios foi a ReLU.
O método de aprendizagem é comumente chamado de ''Random Mutations".
O tamanho da população que utilizei foi de 1000 indivíduos.
O tempo de aprendizagem variou entre 5 ~ 20 minutos.
A linguagem utilizada em todo o processo foi a Linguagem C.
Código no Github - https://github.com/JVictorDias/DeepCars
💥 Vídeo do Dinossauro - https://www.youtube.com/watch?v=NZlIYr1slAk
💥 Vídeo do Flappy Bird - https://www.youtube.com/watch?v=vavXvu_SMeM
📌 - Redes Sociais do Canal:
Instagram: https://www.instagram.com/universoprogramado/
Página Facebook: https://www.facebook.com/universoprogramado/
📌- Minhas Redes Sociais:
Facebook: https://www.facebook.com/victor.dias01
Github: https://github.com/JVictorDias
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/victor-dias-41109117a/
Recursos utilizados:
➡ Voz do robô - http://ttsdemo.com
➡ Sprites dos carrinhos - http://www.freepik.com
Um grande abraço e um ótimo estudo pra você! ❤️
Видео Inteligência Artificial aprendendo a DIRIGIR!! (Deep Cars) канала Universo Programado
✅ - Desenvolvimento de jogos Danki Code - https://hotm.art/UniversoProgramado3
Esse curso foi uma surpresa para mim, quem olha assim rapidamente não percebe, mas a quantidade de conteúdo aqui é GIGANTESCA! e sempre fornecendo suporte total para quem está iniciando no ramo de programação de jogos (instalação dos ambientes e explicação da lógica), nele você consegue aprender desde jogos simples de plataforma 2D até jogos avançados em 3D. O curso demonstra a programação de mais de 12 jogos(de PAC-MAN até Minecraft), além de diversas técnicas dessa área da programação.
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Seja muito bem vindo ao Universo Programado! Neste vídeo você verá como a Inteligência Artificial aprendeu a dirigir! Nomeei este projeto de Deep Cars por se tratar de carros utilizando Deep Learning para aprender!!
Foi utilizado uma Rede Neural Artificial (Perceptron Multilayer) com 3 camadas!
Camada de Entrada com 18 sensores + 1 Viés, totalizando 19 Neurônios;
Camada Escondida com 6 neurônios + 1 Viés, totalizando 7 Neurônios;
Camada de Saída com 4 neurônios (Acelerar, Ré, Virar para a Esquerda, Virar para a Direita);
A função de ativação utilizada em todos os neurônios foi a ReLU.
O método de aprendizagem é comumente chamado de ''Random Mutations".
O tamanho da população que utilizei foi de 1000 indivíduos.
O tempo de aprendizagem variou entre 5 ~ 20 minutos.
A linguagem utilizada em todo o processo foi a Linguagem C.
Código no Github - https://github.com/JVictorDias/DeepCars
💥 Vídeo do Dinossauro - https://www.youtube.com/watch?v=NZlIYr1slAk
💥 Vídeo do Flappy Bird - https://www.youtube.com/watch?v=vavXvu_SMeM
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Página Facebook: https://www.facebook.com/universoprogramado/
📌- Minhas Redes Sociais:
Facebook: https://www.facebook.com/victor.dias01
Github: https://github.com/JVictorDias
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/victor-dias-41109117a/
Recursos utilizados:
➡ Voz do robô - http://ttsdemo.com
➡ Sprites dos carrinhos - http://www.freepik.com
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