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Desarrollo de jugadores automáticos mediante aprendizaje profundo por refuerzo para videojuegos
| dc.contributor.advisor | López-Rubio, Ezequiel | |
| dc.contributor.advisor | Benito Picazo, Jesús | |
| dc.contributor.author | Ponce Martínez, Antonio David | |
| dc.contributor.other | Lenguajes y Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.date.accessioned | 2020-01-16T11:45:33Z | |
| dc.date.available | 2020-01-16T11:45:33Z | |
| dc.date.created | 2019-06 | |
| dc.date.issued | 2020-01-16 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/19175 | |
| dc.description.abstract | En este proyecto se presenta un modelo de aprendizaje profundo ca- paz de aprender a realizar varias tareas usando el juego de 1993 DOOM como entorno. El agente es entrenado con los píxeles en crudo de la pantalla de juego y usa una variante de aprendizaje profundo del algo- ritmo Q-learning. Varias técnicas de optimización fueron aplicadas para maximizar el rendimiento y los resultados. | en_US |
| dc.language.iso | spa | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Videojuegos | en_US |
| dc.subject | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | en_US |
| dc.subject | Informática - Trabajos Fin de Grado | en_US |
| dc.subject | Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado | en_US |
| dc.subject.other | Aprendizaje profundo | en_US |
| dc.subject.other | Q-Learning | en_US |
| dc.subject.other | Inteligencia artificial | en_US |
| dc.subject.other | DOOM | en_US |
| dc.title | Desarrollo de jugadores automáticos mediante aprendizaje profundo por refuerzo para videojuegos | en_US |
| dc.title.alternative | Development of automated players by deep reinforcement learning for videogames | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
| dc.centro | E.T.S.I. Informática | en_US |
| dc.rights.cc | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
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