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Temario del curso

Introducción a los Sistemas Multiagente

  • Conceptos generales sobre los Sistemas Multiagente (SMA)
  • Aplicaciones reales de los SMA en distintos ámbitos
  • Diferencias esenciales entre sistemas multiagente y aquellos con un solo agente

Arquitecturas para Sistemas Multiagente

  • Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas
  • Enfoques híbridos o escalonados en el desarrollo de SMA
  • Herramientas y frameworks empleados para crear SMA (como JADE, SPADE)

Comunicación y Coordinación entre Agentes

  • Protocolos y lenguajes de comunicación utilizados en SMA (por ejemplo, FIPA ACL)
  • Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización
  • Comportamiento emergente y autorregulación en sistemas multiagente

Teoría de Juegos y Toma de Decisiones

  • Bases de la teoría de juegos aplicada a los SMA
  • Estrategias cooperativas frente a competitivas entre agentes<\/li>
  • Mecanismos para resolver conflictos dentro del entorno multiagente

Aprendizaje en Sistemas Multiagente

  • Uso del aprendizaje por refuerzo en contextos de SMA
  • Dinámicas de colaboración y competición durante el aprendizaje entre agentes
  • Transferencia de conocimientos y mecanismos para compartir información entre agentes

Desafíos y temas avanzados en SMA

  • Gestión de la escalabilidad y del rendimiento en entornos con numerosos agentes
  • Confianza, seguridad y protección en las comunicaciones entre agentes<\/li>
  • Aspectos éticos e implicaciones derivadas del desarrollo de SMA

Actividades prácticas en vivo

  • Diseño e implementación de un SMA básico orientado a la distribución de recursos
  • Simulación detallada de procesos comunicativos y coordinados entre agentes en un entorno dinámico
  • Despliegue de un sistema multiagente utilizando frameworks como JADE

Síntesis final y pasos a seguir

Requerimientos

  • Sólidos conocimientos en conceptos básicos de inteligencia artificial
  • Dominio del lenguaje de programación Python
  • Conocimiento previo de la teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado)

Público objetivo

  • Investigadores en inteligencia artificial
  • Ingenieros especializados en IA
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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