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BackgammonAI: árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales. BackgammonAI: Monte Carlo tree search and neural networks De Arpe Renard, Miguel Carlos Palomino Tarjuelo, Miguel 004(043.3) Aprendizaje automático Aprendizaje por refuerzo Árboles de búsqueda de Montecarlo Redes neuronales Tres en raya Backgammon Machine learning Reinforcement learning Monte Carlo tree search MCTS Neural networks Tic tac toe Informática (Informática) 33 Ciencias Tecnológicas Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Curso 2024/2025 En este trabajo se exploran los conceptos del aprendizaje automático, profundizando en el aprendizaje por refuerzo. Posteriormente, se estudian árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales. Por último se crea un agente de aprendizaje por refuerzo capaz de jugar al tradicional juego inglés backgammon mediante una combinación de árboles de búsqueda de Montecarlo y redes neuronales. In this paper machine learning is explored, going deeper into reinforcement learning. Then, Monte Carlo tree search and neural networks are studied. Finally, a reinforcement learing agent which is able to play the traditional English game backgammon is created, using a combination of Monte Carlo tree search and neural networks. Depto. de Sistemas Informáticos y Computación Fac. de Informática TRUE unpub 2025-09-15T16:24:18Z 2025-09-15T16:24:18Z 2025 bachelor thesis AM https://hdl.handle.net/20.500.14352/123954 XXXX-XXXX spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access application/pdf