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Programa del Curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Definición de sistemas multiagente y sus aplicaciones
- El papel del AI Agéntico en las interacciones de agentes autónomos
- Desafíos en la coordinación de sistemas multiagente
Desarrollo de AI Agéntica para Entornos Multiagente
- Diseño de agentes autónomos de IA
- Estrategias de comunicación y toma de decisiones de los agentes
- Entornos de simulación para la AI multiagente
Aprendizaje por Refuerzo para AI Agéntica
- Aplicación del aprendizaje por refuerzo a sistemas multiagentes
- Entrenamiento de agentes autónomos para comportamientos adaptativos
- Equilibrio entre exploración y explotación en la toma de decisiones
Colaboración y Competencia en Sistemas Multiagente
- Estrategias de agentes AI cooperativas
- Interacciones competitivas y adversarias de la IA
- Comportamientos emergentes en entornos multiagentes
AI Agéntica en Robótica y Automatización
- Coordinación multiagente en robótica
- Inteligencia de enjambre y toma de decisiones descentralizada
- Estudios de caso en aplicaciones de IA robóticas
AI Agéntica en el Desarrollo de Videojuegos
- Diseño de NPCs impulsados por IA en simulaciones multiagentes
- Modelado del comportamiento para agentes interactivos de la IA
- Toma de decisiones en tiempo real de la AI en entornos dinámicos
Escalabilidad de los Sistemas Multiagentes de AI
- 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 AI con entornos basados en la nube
Futuro de los Sistemas Multiagentes con AI Agéntica
- Tendencias emergentes en la colaboración de IA autónoma
- Expansión de las capacidades multiagente de AI con el aprendizaje profundo
- Consideraciones éticas y regulatorias para la AI multiagente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
- Comprensión de los conceptos de sistemas multiagente
- Familiaridad con el aprendizaje por refuerzo y la automatización impulsada por IA
Publico objetivo
- Investigadores de IA que estudian las interacciones de agentes autónomos
- Ingenieros robóticos que diseñan la coordinación multiagente
- Desarrolladores de juegos que implementan el comportamiento de NPC impulsado por IA
14 Horas
Testimonios (1)
ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traducción Automática