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Desarollo de Inteligencia Artificial en videojuegos, parte II

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"Desarollo de Inteligencia Artificial en videojuegos, parte II" 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 este segundo taller se enseñará que elementos hay que tener en cuenta para diseñar un simple juego y que se pueda programar una inteligencia artificial sobre él.

Aunque no es necesario haber asistido al primer taller, es recomendable su asistencia debido a que éste partirá del trabajo realizado en el anterior. El desarrollo de este taller se realizará a partir del trabajo elaborado en la primera parte, pero de no haber asistido, se entregarán todos los materiales necesarios para poder realizar el taller sin problema alguno.

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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