Kursplan

Introduksjon til Multi-Agent-systemer

  • Definere multi-agent systemer og deres applikasjoner
  • Rollen til Agentic AI i autonome agentinteraksjoner
  • Utfordringer i multi-agent koordinering

Utvikler Agentic AI for multiagentmiljøer

  • Utforming av autonome AI-agenter
  • Agentkommunikasjon og beslutningsstrategier
  • Simuleringsmiljøer for multiagent AI

Reinforcement Learning for Agentic AI

  • Bruk av forsterkende læring på multiagentsystemer
  • Trening av autonome agenter for adaptiv atferd
  • Balansering av leting og utnyttelse i beslutningstaking

Collaboration og konkurranse i multiagentsystemer

  • Kooperative AI-agentstrategier
  • Konkurransedyktige og motstridende AI-interaksjoner
  • Emergent atferd i miljøer med flere agenter

Agentic AI i Robotics og automatisering

  • Multi-agent koordinering innen robotikk
  • Svermintelligens og desentralisert beslutningstaking
  • Kasusstudier i robot-AI-applikasjoner

Agentic AI i Game Development

  • Utforming av AI-drevne NPC-er i simuleringer av flere agenter
  • Atferdsmodellering for interaktive AI-agenter
  • Sanntids AI-beslutninger i dynamiske miljøer

Skalering av multiagent AI-systemer

  • Ytelsesoptimalisering for storskala AI-interaksjoner
  • Administrere agenthierarkier og rollebasert beslutningstaking
  • Integrering av AI-agenter med skybaserte miljøer

Fremtiden for multiagentsystemer med Agentic AI

  • Nye trender innen autonomt AI-samarbeid
  • Utvide multi-agent AI-evner med dyp læring
  • Etiske og regulatoriske hensyn for multi-agent AI

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Erfaring med utvikling av AI-modeller
  • Forståelse av multi-agent systemkonsepter
  • Kjennskap til forsterkende læring og AI-drevet automatisering

Publikum

  • AI-forskere studerer autonome agentinteraksjoner
  • Robotics ingeniører som designer multi-agent koordinering
  • Spillutviklere som implementerer AI-drevet NPC-atferd
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories