Reinforcement learning neural agents in clever game playing / Kevin Fabricio Cárdenas López ; tutor Oscar Guillermo Chang Tortolero
Tipo de material:
TextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2022Descripción: 78 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023 Resumen: Todas las culturas humanas a lo largo de la historia han jugado juegos y desde el comienzo del desarrollo de la Inteligencia Artificial ha existido un gran interés en los juegos como plataforma de investigación. Juegos como Backgammon, Ajedrez, Checkers, Go, Othello y Tic-Tac-Toe son ampliamente utilizados para estudiar la capacidad de aprendizaje de las máquinas y desarrollar algoritmos de aprendizaje por parte de los grandes concursantes del mundo digital como Google, Facebook, Windows, etc. Este proyecto pretende mejorar los programas, métodos y resultados obtenidos en el trabajo Self-taught Neural Agents in Clever Game Playing, que utiliza agentes inteligentes y aprendizaje por refuerzo en redes neuronales. La característica central de este proyecto es un agente inteligente capaz de percibir su entorno a través de cuadros de video, y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, correctamente y con la tendencia a maximizar una recompensa o resultado esperado, mediante el desarrollo de una capacidad de anticipación. La línea de investigación de este proyecto es la teoría de juegos y sus posibles aplicaciones en otros campos. Finalmente, el rendimiento se comparará con los métodos del artículo para probar su precisión y aplicabilidad.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Tesis
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Biblioteca Yachay Tech | ECMC0101 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | No para préstamo | T000543 |
Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023
Incluye referencias bibliográficas (páginas 53-56)
Trabajo de integración curricular con acceso abierto
Texto (Hypertexto links)
Todas las culturas humanas a lo largo de la historia han jugado juegos y desde el comienzo del desarrollo de la Inteligencia Artificial ha existido un gran interés en los juegos como plataforma de investigación. Juegos como Backgammon, Ajedrez, Checkers, Go, Othello y Tic-Tac-Toe son ampliamente utilizados para estudiar la capacidad de aprendizaje de las máquinas y desarrollar algoritmos de aprendizaje por parte de los grandes concursantes del mundo digital como Google, Facebook, Windows, etc. Este proyecto pretende mejorar los programas, métodos y resultados obtenidos en el trabajo Self-taught Neural Agents in Clever Game Playing, que utiliza agentes inteligentes y aprendizaje por refuerzo en redes neuronales. La característica central de este proyecto es un agente inteligente capaz de percibir su entorno a través de cuadros de video, y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, correctamente y con la tendencia a maximizar una recompensa o resultado esperado, mediante el desarrollo de una capacidad de anticipación. La línea de investigación de este proyecto es la teoría de juegos y sus posibles aplicaciones en otros campos. Finalmente, el rendimiento se comparará con los métodos del artículo para probar su precisión y aplicabilidad.
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés
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