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Desarollo de Inteligencia Artificial en videojuegos, parte I

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Facultad de Informática - UDC

15071 A Coruña

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"Desarollo de Inteligencia Artificial en videojuegos, parte I" por Daniel Hernández Pérez, estudiante de doctorado "Inteligencia articial aplicada a videojuegos" Universidad de York.

Reinforcement learning es uno de los campos de inteligencia artificial mas activos actualmente. Los juegos arcade de Atari fueron superados en el 2013 usando redes neuronales para aproximar un algoritmo de reinforcement learning. En 2016, el campeon mundial de Go fue abatido por una inteligencia artificial que tambien utilizaba reinforcement learning.

En la primera parte del taller se enseñará los fundamentos de Reinforcement learning. Con ellos programaremos una implementacion de uno de los algoritmos mas importantes y exitosos del campo, Monte Carlo Tree Search (MCTS), para crear un agente de nivel superhumano para jugar al 4 en raya.

Material necesario:
- Python 2.7
- Colorama (paquete de python). No es estrictamente necesario, pero ayuda a visualizar el ejercicio del taller.
- Descargado el siguiente material de GIT-Hub https://github.com/Danielhp95/mcts-workshop

Nota: Este taller proporciona un crédito de libre configuración (1ECTS)*.

*Convalidación máxima 3ECTS por curso.

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