El objetivo de este curso es enseñar los conceptos, principios y prácticas que se utilizan para desarrollar programas de juegos basados en inteligencia artificial.
Los juegos son jugados por personas para demostrar la inteligencia y la habilidad de los jugadores. A medida que la inteligencia artificial se extiende a través de dominios para construir máquinas tan capaces como los humanos, tanto física como cognitivamente, los programas de juegos basados en inteligencia artificial son una de las áreas emergentes de la tecnología.
En 1997, la primera máquina de juego, IBM Deep Blue derrotó al Gran Maestro de Ajedrez ruso, Garry Kasparov, fue visto como un comienzo histórico de la competencia entre máquinas y hombres.
En este curso, comenzamos con una breve introducción a la estructura de un agente inteligente. Comenzamos con un simple juego de suma cero mínimo y máximo para dos personas en el que la cantidad de ganancia de un jugador es la pérdida del otro. El algoritmo min-max tiene como objetivo explorar todas las posibilidades estimando la cantidad garantizada en el peor de los casos y eligiendo el movimiento.
También nos extendemos a los juegos multijugador donde la función de utilidad es un vector de dimensión k (número de jugadores). La poda alfa beta aumenta la velocidad en la toma de decisiones, al podar algunas ramas no deseadas del árbol de búsqueda.
Como el número de nodos a explorar es exponencialmente muchos, intentamos desarrollar un enfoque heurístico significativo para desarrollar un algoritmo que corte algunas ramas y obtenga algunas soluciones imperfectas en tiempo real. Los juegos basados en habilidades se juegan exclusivamente con las habilidades de los jugadores.
Los juegos estocásticos combinan algunos experimentos estocásticos para decidir quién hará el próximo movimiento y cómo. También nos ocupamos de los juegos estocásticos y los algoritmos para elegir el siguiente movimiento. Algunos juegos son completamente visibles para ambos jugadores, mientras que en algunos juegos, el tablero de un jugador está oculto al otro. Los juegos parcialmente observables utilizan métodos estadísticos para llegar a soluciones significativas. También discutimos algunos programas de juegos de última generación y enfoques modernos.
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Inteligencia artificial: agentes de juego
Conceptos, principios y prácticas de la construcción de sistemas basados en inteligencia artificial para jugar.
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros de software que aspiran a crecer en su carrera
- Estudiantes de Ciencias e Ingeniería
- Funcionarios que quieran especializarse en el dominio emergente de la Inteligencia Artificial
Requisitos
- Matemáticas fundamentales
Lo que aprenderás
- Conceptos, Principios y Prácticas del Agente de Juego de Inteligencia Artificial
- Juego: juegos, decisiones óptimas en juegos, el algoritmo minimax, decisiones óptimas en juegos multijugador, poda alfa beta, orden de movimientos
- Decisiones imperfectas en tiempo real, cortar la búsqueda, podar hacia adelante. Juegos estocásticos, Funciones de evaluación para juegos de azar
- Juegos parcialmente observables, perorata de Krieg: ajedrez parcialmente observable, juegos de cartas, programas de juego de última generación, enfoques alternativos
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