Temario del curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Definición de sistemas multiagente y sus aplicaciones prácticas
- Papel de la IA agentica en las interacciones entre agentes autónomos
- Desafíos asociados a la coordinación multiagente
Desarrollo de IA agentica para entornos multiagente
- Diseño de agentes de inteligencia artificial autónomos
- Estrategias de comunicación y toma de decisiones entre agentes
- Entornos de simulación para la prueba de sistemas multiagente basados en IA
Aplicación del aprendizaje por refuerzo a la IA agentica
- Implementación del aprendizaje por refuerzo en sistemas multiagente
- Entrenamiento de agentes autónomos para un comportamiento adaptativo
- Equilibrio entre la exploración y la explotación en procesos de toma de decisiones
Colaboración y competencia en sistemas multiagente
- Estrategias cooperativas entre agentes inteligentes
- Interacciones competitivas o adversariales entre agentes de IA
- Comportamientos emergentes en entornos multiagente
Aplicaciones de la IA agentica en robótica y automatización
- Coordinación entre múltiples robots mediante IA agentica
- Inteligencia colectiva y toma de decisiones descentralizada
- Estudios de caso sobre aplicaciones reales en robótica avanzada
La IA agentica en el desarrollo de videojuegos
- Diseño de personajes no jugables impulsados por IA en simulaciones multiagente
- Modelado del comportamiento para agentes inteligentes interactivos
- Toma de decisiones en tiempo real por parte de la IA en entornos dinámicos
Escalado de sistemas multiagente basados en IA agentica
- Optimización del rendimiento ante interacciones masivas entre agentes de IA
- Gestión de jerarquías y roles específicos para cada agente en la toma de decisiones
- Integración de dichos agentes con infraestructuras basadas en la nube
Perspectivas futuras de los sistemas multiagente impulsados por IA agentica
- Tendencias emergentes en la colaboración entre inteligencias artificiales autónomas
- Ampliación de las capacidades multiagente mediante el uso del aprendizaje profundo
- Aspectos éticos y regulatorios a considerar en sistemas compuestos por IA multiagente
Resumen final e indicaciones para seguir avanzando
Requerimientos
- Experiencia previa en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial
- Conocimiento básico sobre los conceptos de los sistemas multiagente
- Familiaridad con el aprendizaje por refuerzo y la automatización impulsada por IA
Público objetivo
- Investigadores en inteligencia artificial que estudian las interacciones entre agentes autónomos
- Ingenieros robóticos dedicados al diseño de sistemas de coordinación multiagente
- Desarrolladores de videojuegos que implementan comportamientos IA en personajes no jugables
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Reseñas (1)
ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
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