Temario del curso

Introducción a los sistemas multiagente

  • Descripción general de los sistemas multiagente (MAS)
  • Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real
  • Comparación con sistemas de agente único

Arquitecturas para sistemas multiagente

  • Arquitecturas centralizadas frente a arquitecturas descentralizadas
  • Enfoques híbridos y estratificados de MAS
  • Herramientas y marcos para el desarrollo de MAS (por ejemplo, JADE, SPADE)

Agente Communication y Coordinación

  • Communication protocolos y lenguajes (p. ej., FIPA ACL)
  • Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización
  • Comportamiento emergente y autoorganización en el MAS

Teoría de Juegos y Toma de Decisiones

  • Fundamentos de la teoría de juegos para MAS
  • Estrategias cooperativas vs competitivas
  • Resolución de conflictos entre agentes

Aprendizaje en sistemas multiagente

  • Aprendizaje por refuerzo en MAS
  • Dinámicas de aprendizaje colaborativo y contradictorio
  • Transferir el aprendizaje y el intercambio de conocimientos entre los agentes

Desafíos y Temas Avanzados

  • Scalabilidad y rendimiento en grandes entornos MAS
  • Confianza y seguridad en la comunicación con los agentes
  • Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo del MAS

Manos a la obra Activities

  • Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos
  • Simulación de la comunicación y coordinación de los agentes en un entorno dinámico
  • Implementación de un MAS utilizando un marco como JADE

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos de inteligencia artificial
  • Competencia en Python programación
  • Familiaridad con la teoría de juegos y los sistemas distribuidos (recomendado)

Audiencia

  • Investigadores de IA
  • Ingenieros de IA
 14 Horas

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