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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Recursos utilizados:
➡ Voz do robô - http://ttsdemo.com
➡ Sprites dos carrinhos - http://www.freepik.com
Um grande abraço e um ótimo estudo pra você! ❤️
