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Temario del curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Definición de sistemas multiagente y sus aplicaciones
- El papel de la IA de agentes en las interacciones de agentes autónomos
- Desafíos en la coordinación de múltiples agentes
Desarrollo de IA de agentes para entornos multiagente
- Diseño de agentes de IA autónomos
- Estrategias de comunicación y toma de decisiones entre agentes
- Entornos de simulación para IA multiagente
Aprendizaje por refuerzo para la IA de agentes
- Aplicación del aprendizaje por refuerzo en sistemas multiagente
- Entrenamiento de agentes autónomos para un comportamiento adaptativo
- Equilibrar la exploración y la explotación en la toma de decisiones
Colaboración y competencia en sistemas multiagente
- Estrategias de agentes de IA cooperativos
- Interacciones competitivas y adversarias entre agentes de IA
- Comportamientos emergentes en entornos multiagente
IA de agentes en robótica y automatización
- Coordinación de múltiples agentes en robótica
- Inteligencia enjambre y toma de decisiones descentralizada
- Estudios de caso sobre aplicaciones de IA robótica
IA de agentes en el desarrollo de videojuegos
- Diseño de NPCs impulsados por IA en simulaciones multiagente
- Modelado de comportamiento para agentes de IA interactivos
- Toma de decisiones de IA en tiempo real en entornos dinámicos
Escalabilidad de los sistemas de IA multiagente
- Optimización del rendimiento para interacciones de IA a gran escala
- Gestión de jerarquías de agentes y toma de decisiones basada en roles
- Integración de agentes de IA con entornos basados en la nube
El futuro de los sistemas multiagente con IA de agentes
- Tendencias emergentes en colaboración de IA autónoma
- Expansión de las capacidades de IA multiagente con aprendizaje profundo
- Consideraciones éticas y regulatorias para la IA multiagente
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en desarrollo de modelos de IA
- Comprensión de los conceptos de sistemas multiagente
- Familiaridad con aprendizaje por refuerzo y automatización impulsada por IA
Público objetivo
- Investigadores de IA que estudian la interacción de agentes autónomos
- Ingenieros robóticos diseñan coordinación entre múltiples agentes
- Desarrolladores de videojuegos que implementan el comportamiento de NPC impulsado por IA
14 Horas
Reseñas (1)
ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traducción Automática
