Este documento contiene material sobre el diploma de postitulo de inteligencia artificial de la universidad de chile.

Para correr los ejemplos:

pip3 install -r ./requirements.txt

Cursos:

Algoritmos evolutivos (CC66M)

Bibliografía recomendada por la universidad:

• Artifical Intelligence: A Modern Approach (Third Edition), Russell, Stuart Norvig, Peter, 2009

Link: https://www.cin.ufpe.br/~tfl2/artificial-intelligence-modern-approach.9780131038059.25368.pdf

• A field Guide to Genetic Programming, Ricardo Poli, William B. Langdon, Nicholas F. McPhee, 2008, http://www.gp-field-guide.org.uk

Link: http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/W.Langdon/ftp/papers/poli08_fieldguide.pdf

• The Nature of Code, Daniel Shiffman, 2012, http://natureofcode.com

Link: http://natureofcode.com

• Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning). Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, 1998

Link: https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf

Otras fuentes de información:

Reinforcement learning:

MOOCS

• https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning

Q-Learning

Claves:

• Una buena intro: https://es.wikipedia.org/wiki/Q-learning
• La mejor explicación que vi en youtube: https://www.youtube.com/watch?v=qhRNvCVVJaA
• Una buena explicación: https://www.youtube.com/watch?v=aCEvtRtNO-M

Nota: Los códigos de ejemplo son de autoría y/o adaptaciones de los profesores y asistentes de la universidad de chile. Sus créditos