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Lecciones del curso (6)
  1. 01 · Agentes y entornos
  2. 02 · Búsqueda no informada e informada (A*)
  3. 03 · Búsqueda local y optimización
  4. 04 · Búsqueda adversarial y juegos
  5. 05 · Problemas de satisfacción de restricciones
  6. 06 · Evaluación final del curso

Lección 4 de 6 · 7 min de lectura

Búsqueda adversarial y juegos

Decide la mejor jugada contra un adversario con minimax y poda alfa-beta, mide cuántos nodos ahorra la poda y conoce la búsqueda Monte Carlo en árboles.

Al terminar esta lección
  • · Modelar un juego de dos jugadores como un problema de búsqueda adversarial
  • · Implementar minimax y poda alfa-beta y medir los nodos visitados
  • · Explicar funciones de evaluación con profundidad limitada y la búsqueda de árbol Monte Carlo
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