Aplicando técnicas de aprendizaje profundo al juego de ritmo "Osu!"
A lo largo de los últimos años, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en el campo de los videojuegos ha sido objeto de interés. Esto se debe a que los mismos proponen múltiples retos de alta complejidad que impulsan el desarrollo de nuevas tecnologías. En este contexto, el objetivo del pr...
- Autores:
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Zona Moreno, Sergio Julián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/70669
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/70669
- Palabra clave:
- Video juegos
Agente de juego
Aprendizaje profundo por refuerzo
PPO
Juego por cuenta propia
Inteligencia artificial
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución 4.0 Internacional
| Summary: | A lo largo de los últimos años, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en el campo de los videojuegos ha sido objeto de interés. Esto se debe a que los mismos proponen múltiples retos de alta complejidad que impulsan el desarrollo de nuevas tecnologías. En este contexto, el objetivo del proyecto es desarrollar un Game Agent utilizando técnicas de aprendizaje profundo en el videojuego "Osu!" con el fin de evaluar su efectividad en un juego de ritmo. Particularmente, se implementó la técnica de aprendizaje profundo Proximal Policy Optimization (PPO) para determinar si su uso puede extrapolarse a otros contextos, situaciones y/o proyectos de la vida cotidiana. |
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