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Duração 28 horas
Programa do Curso
Introdução aos Sistemas Multiagente
- Visão geral de agentes, ambientes e modelos de interação
- Cooperação, competição e autonomia em sistemas agênticos
- Aplicações em logística, robótica e apoio à decisão
Conceitos Fundamentais da Arquitetura de Agentes
- Agentes reativos vs. deliberativos
- Protocolos de comunicação e modelos de coordenação
- Representação de conhecimento e estado partilhado
Implementação de Agentes em Python
- Construção de agentes utilizando o framework Mesa
- Modelação de ambientes e interações
- Simulação de comportamento de agentes e visualização
Coordenação e Comunicação
- Passagem de mensagens e arquiteturas de memória partilhada
- Negociação, consenso e alocação de tarefas
- Algoritmos de coordenação (rede de contratos, baseados em mercado, modelos de enxame)
Aprendizagem e Adaptação em Sistemas Multiagente
- Aprendizado por reforço para múltiplos agentes
- Dinâmicas de aprendizagem cooperativa vs. competitiva
- Utilização de PettingZoo e Stable-Baselines3 para MARL
Computação Distribuída e Escalabilidade
- Utilização de Ray para simulações multiagente distribuídas
- Gestão de concorrência e sincronização
- Paralelização de computação e gestão de recursos partilhados
Colaboração Humano-Agente
- Design de interfaces para coordenação com humanos em tempo real (human-in-the-loop)
- Fluxos de trabalho híbridos com apoio à decisão assistido por IA
- Considerações éticas e operacionais
Projeto Final
- Design e implementação de um sistema multiagente em Python
- Demonstração de coordenação e aprendizagem entre agentes
- Apresentação dos resultados da simulação e insights de desempenho
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Proficiência sólida em programação Python
- Boa compreensão de aprendizado por reforço ou design de agentes de IA
- Familiaridade com sistemas distribuídos e conceitos de redes
Público-Alvo
- Arquitetos de sistemas a projetar sistemas de IA colaborativos ou distribuídos
- Pesquisadores a trabalhar em coordenação e inteligência coletiva
- Engenheiros a desenvolver fluxos de trabalho híbridos humano-agente ou multiagente
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