Episodio
Nuevos métodos de aprendizaje de refuerzo tienen como objetivo mejorar la inteligencia artificial en los juegos y mucho más
Analizamos el aprendizaje de refuerzo: un enfoque de inteligencia artificial que es especialmente prometedor para entrenar personajes de juego de forma natural con reacciones matizadas a los jugadores humanos. Los espectadores aprenden sobre los conceptos clave del aprendizaje de refuerzo en el contexto del Project Malmo, que permite la investigación de RL en el juego Minecraft, y el Proyecto Paidia, que tiene como objetivo crear agentes de juego que aprendan a colaborar realmente con jugadores humanos.
Ir a:
- [00:50] ¿Qué es el aprendizaje de refuerzo
- [02:26] Proyecto Malmo: Minecraft como plataforma para la investigación de inteligencia artificial
- [05:00] Proyecto Paidia: hacia agentes de RL que aprenden a colaborar con jugadores humanos
- [09:00] Demostración del Proyecto Paidia
- [11:00] Llamada a la acción: página de innovación de la IA (Proyecto Paidia) + cuadernos Azure ML
Más información:
- Página de análisis detallado del Proyecto Paidia
- Cuadernos de Azure: pruebe esto hoy
- Investigación de la inteligencia de juego
- Crear una cuenta gratuita (Azure)
- Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático .
- Introducción a Machine Learning
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Analizamos el aprendizaje de refuerzo: un enfoque de inteligencia artificial que es especialmente prometedor para entrenar personajes de juego de forma natural con reacciones matizadas a los jugadores humanos. Los espectadores aprenden sobre los conceptos clave del aprendizaje de refuerzo en el contexto del Project Malmo, que permite la investigación de RL en el juego Minecraft, y el Proyecto Paidia, que tiene como objetivo crear agentes de juego que aprendan a colaborar realmente con jugadores humanos.
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