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Programa do Curso
Introdução aos Sistemas Multi-Agentes
- Visão geral dos sistemas multiagentes (MAS)
- Aplicações de MAS em domínios do mundo real
- Comparação com sistemas de agente único
Arquitecturas para sistemas multiagente
- Arquitecturas centralizadas ou descentralizadas
- Abordagens híbridas e em camadas para MAS
- Ferramentas e estruturas para o desenvolvimento de MAS (por exemplo, JADE, SPADE)
Agente Communication e Coordenação
- Communication e de coordenação (p. ex., FIPA ACL)
- Técnicas de coordenação: planeamento, negociação e sincronização
- Comportamento emergente e auto-organização em MAS
Teoria dos jogos e tomada de decisões
- Noções básicas de teoria dos jogos para MAS
- Estratégias cooperativas versus estratégias competitivas
- Resolução de conflitos entre agentes
Aprendizagem em sistemas multiagentes
- Aprendizagem por reforço em MAS
- Dinâmica de aprendizagem colaborativa e adversária
- Transferência de aprendizagem e partilha de conhecimentos entre agentes
Desafios e tópicos avançados
- [Capacidade e desempenho em grandes ambientes de MAS
- Confiança e segurança na comunicação entre agentes
- Considerações éticas e implicações do desenvolvimento de MAS
Actividades práticas Activities
- Implementação de um MAS básico para afetação de recursos
- Simulação da comunicação e coordenação de agentes num ambiente dinâmico
- Implantação de um MAS usando um framework como o JADE
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Sólida compreensão dos conceitos de inteligência artificial
- Proficiência em programação Python
- Familiaridade com a teoria dos jogos e sistemas distribuídos (recomendado)
Público-alvo
- Investigadores de IA
- Engenheiros de IA
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida