Aplicando modelos de aprendizado por reforço profundo em um jogo adversário

• Autor(a) principal: Montalvão, Tiago Carvalho Gomes
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/14791
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::LOGICAS E SEMANTICA DE PROGRAMAS; Aprendizado por reforço; Aprendizado computacional; Inteligência artificial; Redes neurais

Este trabalho tem como objetivo explorar a área de aprendizado por reforço profundo, que tem apresentado grandes evoluções nos últimos anos e é considerada por diversos pesquisadores a área mais próxima da chamada Inteligência Artificial Geral ou Inteligência Artificial Forte. Uma variação do jogo da velha é apresentada e um modelo é proposto para o treinamento de um agente inteligente capaz de jogar este jogo, de tal forma que as ações do agente combinam uma parte numérica com uma parte categórica. Para isto, este trabalho introduz grande parte da modelagem encontrada na área de Aprendizado por Reforço Profundo. São exploradas diversas configurações para o treinamento deste agente a fim de validar a que apresenta o melhor desempenho no jogo. A pontuação é calculada com base em partidas contra um agente proposto ao longo do trabalho que age em partes de forma aleatória e em partes de forma inteligente. Por fim, são apresentados os resultados obtidos nos experimentos, desafios encontrados e propostas de melhoria para trabalhos futuros.