Kursplan

Introduksjon til Multi-Agent-systemer

  • Oversikt over Multi-Agent Systems (MAS)
  • Anvendelser av MAS i virkelige domener
  • Sammenligning med enkeltagentsystemer

Arkitekturer for multiagentsystemer

  • Sentraliserte vs desentraliserte arkitekturer
  • Hybride og lagdelte tilnærminger til MAS
  • Verktøy og rammeverk for MAS-utvikling (f.eks. JADE, SPADE)

Agent Communication og koordinering

  • Communication protokoller og språk (f.eks. FIPA ACL)
  • Koordinasjonsteknikker: planlegging, forhandlinger og synkronisering
  • Emergent atferd og selvorganisering i MAS

Spillteori og beslutningstaking

  • Grunnleggende spillteori for MAS
  • Kooperative vs konkurransestrategier
  • Løse konflikter mellom agenter

Læring i multiagentsystemer

  • Forsterkende læring i MAS
  • Samarbeidende og motstridende læringsdynamikk
  • Overføre læring og kunnskapsdeling mellom agenter

Utfordringer og avanserte emner

  • Scalaevne og ytelse i store MAS-miljøer
  • Tillit og sikkerhet i agentkommunikasjon
  • Etiske betraktninger og implikasjoner av MAS-utvikling

Hands-On Activities

  • Implementering av grunnleggende MAS for ressursallokering
  • Simulere agentkommunikasjon og koordinering i et dynamisk miljø
  • Distribuere en MAS ved å bruke et rammeverk som JADE

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Solid forståelse av kunstig intelligens-konsepter
  • Ferdighet i Python programmering
  • Kjennskap til spillteori og distribuerte systemer (anbefales)

Publikum

  • AI-forskere
  • AI-ingeniører
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories