🤖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: