🤖Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

👥 Integrantes:

• 👤 Guillermo Pinto
• 👤 Dana Villamizar

📑 Material de apoyo:

• 📊 Diapositivas: Ver presentación
• 📜 Paper: Ver artículo académico

🎯 Objetivos

✅ Explicar la combinación de deep learning y búsqueda de árboles de Monte Carlo (MCTS) en AlphaGo.

✅ Analizar el impacto de AlphaGo en el desarrollo del aprendizaje por refuerzo (RL).

📊 Resultados Esperados

🔹 Comprender cómo AlphaGo utilizó deep learning y MCTS para vencer a jugadores profesionales de Go.
🔹 Identificar aplicaciones actuales derivadas de AlphaGo en distintos campos, como AlphaZero y AlphaFold.

📚 Referencias

📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:

🔹 🎞️ Trailer AlphaGo - Netflix
🔹 🎥 Video Explicación