RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Deep learning en videojuegos: aprendizaje por refuerzo en el entorno Unity
A1 Pescador Barreto, Germán Andrés
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 Deep Learning
K1 Redes neuronales
K1 Aprendizaje automático
K1 Aprendizaje por refuerzo
K1 Unity
K1 Machine Learning
K1 Inteligencia Artificial
AB Este trabajo de fin de grado se encuentra dentro de la línea de trabajos “Deep Learningen Videojuegos”, cuyo objetivo general es plantear soluciones a diversos problemascombinando herramientas para el desarrollo de videojuegos con técnicas de aprendizajeautomático basadas en redes neuronales, más conocidas últimamente como DeepLearning. En esta ocasión, se pretende explorar el aprendizaje por refuerzo en un entornorealista provisto por el motor de videojuegos Unity, con ayuda del kit de herramientas deMachine Learning ML-Agents, publicado por el equipo de desarrollo de Unity en GitHub.Antes de entrar en profundidad en el trabajo, se analiza la historia de esta tecnología,términos y conceptos indispensables para comprender su funcionamiento, y su lugar enun mundo donde actualmente la Inteligencia Artificial tiene mucha fuerza. Una vezexpuesto esto, se procede a los aspectos técnicos del proyecto, así como su planificacióninicial y su avance a lo largo del desarrollo, mostrando las simulaciones desarrolladas yestudiando su funcionamiento. Como cierre a esta memoria, se discuten los resultadosobtenidos a lo largo del proyecto y las posibles mejoras que podrían aplicarse en caso decontinuar con esta línea de trabajo.
YR 2019
FD 2019
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/16581
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/16581
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 04-may-2024