Los participantes deben entregar un colab basado en este, que entrene y evalúe su modelo.

Para esto será necesario interactuar con un ambiente de OpenAI Gym, el cual está encapsulado en la clase UTEC_AI_Game, mediante los métodos start() y step(action), mientras que la variable done no sea False.

Los participantes deben proveer una funcion train() que inicie el entrenamiento del modelo las epochs que consideren necesarias.

El desafío estará disponible hasta el 23 de diciembre de 2020. Hasta esa fecha podrás inscribirte y participar en cualquier momento.

En la pestaña “mis soluciones” cada equipo o participante irá subiendo las url del colab que contiene la solucion en drive.

El agente recibe la pantalla en RGB en un tensor de dimensiones (210, 160, 3) Se debe enviar al juego la acción seleccionada por el agente, con el siguiente significado:

['NOOP', 'FIRE', 'RIGHT', 'LEFT']

Los participantes deben entregar un colab basado en este, que entrene y evalúe su modelo.

Para esto será necesario interactuar con un ambiente de OpenAI Gym, el cual está encapsulado en la clase UTEC_AI_Game, mediante los métodos start() y step(action), mientras que la variable done no sea False.

Las weights NO se pueden cargar desde fuera del colab, éstos deben ser producto del entrenamiento.

En cada paso, el modelo debera ser evaluado para seleccionar la acción que se desa tomar, luego se debe informar a UTEC_AI_Game mediante el metodo step.

El juego seguira ejectuando hasta que la variable done sea True, el grupo que obtenga mayor puntaje gana.

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Referencias:

https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/atari/atari_env.py

https://gym.openai.com/envs/Breakout-v0/

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