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

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👥 **Integrantes:**  
- 👤 Guillermo Pinto 
- 👤 Dana Villamizar



📑 **Material de apoyo:**  
- 📊 **Diapositivas:** [Ver presentación](https://docs.google.com/presentation/d/16PetPAYfpv7578DIEwMEf_DmdhjuBX-fY0U0scgbkoc/edit?usp=sharing)  
- 📜 **Paper:** [Ver artículo académico](https://www.nature.com/articles/nature16961)  
 

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## 🎯 **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).

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## 📊 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. 



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## 📚 **Referencias**
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:  

🔹 [🎞️ Trailer AlphaGo - Netflix](https://www.dailymotion.com/video/x8ii1td)  
🔹 [🎥 Video Explicación](https://www.youtube.com/watch?v=Z1BELqFQZVM&ab_channel=AleksaGordić-TheAIEpiphany)