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Temario del curso

Introducción a los sistemas multiagente

  • Descripción general de los agentes, sus entornos y modelos de interacción
  • Cooperación, competencia y autonomía en sistemas formados por múltiples agentes
  • Aplicaciones prácticas en logística, robótica y toma de decisiones

Conceptos básicos sobre la arquitectura de agentes

  • Agentes reactivos frente a agentes deliberativos
  • Protocolos de comunicación y modelos de coordinación entre agentes
  • Representación del conocimiento y gestión del estado compartido

Implementación de agentes en Python

  • Construcción de agentes utilizando el framework Mesa
  • Modelado del entorno y de las interacciones entre agentes
  • Simulación del comportamiento de los agentes y visualización de resultados

Coordinación y comunicación entre agentes

  • Transmisión de mensajes y arquitecturas basadas en memoria compartida
  • Mecanismos de negociación, toma de consenso y asignación de tareas
  • Algoritmos de coordinación como redes contractuales, modelos basados en mercados o comportamientos de enjambre

Aprendizaje y adaptación en sistemas multiagente

  • Uso del aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes
  • Dinámicas de aprendizaje cooperativas y competitivas entre agentes
  • Empleo de PettingZoo y Stable-Baselines3 en el desarrollo del aprendizaje multiagente

Computación distribuida y escalabilidad

  • Utilización de Ray para ejecutar simulaciones multiagente distribuidas
  • Gestión de la concurrencia y sincronización entre procesos
  • Distribución del cálculo computacional y manejo eficiente de recursos compartidos

Colaboración entre humanos y agentes inteligentes

  • Diseño de interfaces adecuadas para la coordinación con intervención humana
  • Creación de flujos de trabajo híbridos que incorporen apoyo a la toma de decisiones por parte de IA
  • Consideraciones éticas y operativas en estos entornos colaborativos

Proyecto final integral

  • Diseño e implementación de un sistema multiagente completo en Python
  • Demostración del proceso de coordinación y adaptación entre los agentes desarrollados
  • Presentación detallada de resultados obtenidos mediante la simulación y análisis del rendimiento del sistema

Resumen general y orientaciones para el futuro

Requerimientos

  • Dominio sólido del lenguaje de programación Python
  • Buen conocimiento del aprendizaje por refuerzo o del diseño de agentes inteligentes
  • Familiaridad con conceptos relacionados con sistemas distribuidos y redes informáticas

Público objetivo

  • Arquitectos de sistemas encargados del diseño de soluciones inteligentes colaborativas o distribuidas
  • Investigadores interesados en la coordinación y la inteligencia colectiva
  • Ingenieros que desarrollan flujos de trabajo híbridos integrando humanos y agentes multiagente
 28 Horas

Formación Corporativa a Medida

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