Please use this identifier to cite or link to this item:
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorRivas Echeverria, Francklin Iván-
dc.contributor.authorParedes Carranza, Carlos Andrés-
dc.descriptionThe main objective of this research is to develop an experimental environment where the learning experience of young children is studied in order to develop Reinforcement Learning agents models that somehow mimic their amazing learning capacities. This technique has been proposed by important AI research groups around the world. The used environment is based on the solution of 3D virtual mazes by both agents and children, with the help of an Arduino microcontroller interface that communicates with a Python maze environment. This would be a contribution in the world of algorithm and AI development since children are creative learners and very little is known about how they reach this high
dc.description.abstractEl objetivo principal de esta investigación es desarrollar un entorno experimental donde se estudie la experiencia de aprendizaje de los niños para desarrollar modelos de agentes de Aprendizaje por Refuerzo que de alguna manera imiten sus asombrosas capacidades de aprendizaje. Esta técnica ha sido propuesta por importantes grupos de investigación en IA de todo el mundo. El entorno utilizado se basa en la solución de laberintos virtuales 3D tanto por agentes como por niños, con la ayuda de una interfaz de microcontrolador Arduino que se comunica con un entorno de laberinto de Python. Esta sería una contribución en el mundo del desarrollo de algoritmos e inteligencia artificial, ya que los niños son aprendices creativos y se sabe muy poco sobre cómo alcanzan esta alta
dc.publisherUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachayes
dc.subjectInteligencia artificiales
dc.subjectAprendizaje reforzadoes
dc.subjectBúsqueda en profundidades
dc.subjectAgente exploradores
dc.subjectArtificial intelligencees
dc.subjectReinforcement learninges
dc.subjectDepth-first searches
dc.subjectExplorer agentes
dc.titleImproving the learning capacities of reinforcement learning agentses
dc.description.degreeIngeniero/a en Tecnologías de la Informaciónes
dc.pagination.pages47 hojases
Appears in Collections:Tecnologías de la Información

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ECMC0115.pdf21.53 MBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.