Aprendizaje por Refuerzo y Minecraft - ML Con Primavera 2018

Resumen

Explora el aprendizaje por refuerzo a través de la plataforma de IA de Minecraft, Project Malmo. Aprende a resolver problemas utilizando técnicas de aprendizaje profundo en un entorno experimental único.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
Visión general del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Conceptos clave: Estados, Acciones, Recompensas
Exploración vs. Explotación
• Proyecto Malmo y Minecraft como Plataforma para IA
Introducción al Proyecto Malmo
Configuración del Entorno
Comprensión del Entorno del Juego Minecraft
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo
Fundamentos de las Redes Neuronales
Redes Q Profundas (DQN)
Métodos de Gradientes de Política
• Implementación del Aprendizaje por Refuerzo en el Proyecto Malmo
Construcción y Entrenamiento de Agentes
Experimentación con Diferentes Estrategias
Estudio de Caso: Resolver una Tarea en Minecraft
• Técnicas y Aplicaciones Avanzadas
Estrategias de Exploración en RL
Aprendizaje de Transferencia en RL
Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente
• Evaluación y Mejora de Modelos de RL
Métricas de Rendimiento para RL
Ajuste de Hiperparámetros
Solución de Problemas Comunes
• Proyecto y Aplicación Práctica
Definir un Problema para Resolver en Minecraft
Diseñar e Implementar una Solución
Presentación de Resultados y Conclusiones
• Direcciones Futuras en IA y Aprendizaje por Refuerzo
Avances Recientes
Consideraciones Éticas en RL
Aplicaciones Futuras en Juegos y Más Allá

Asignaturas

Charlas de conferencia