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Temario del curso

Introducción a los sistemas multi-agente

  • Vista general de los sistemas multi-agente (SMA)
  • Aplicaciones de SMA en dominios del mundo real
  • Comparación con sistemas de agente único

Arquitecturas para sistemas multi-agente

  • Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas
  • Enfoques híbridos y por capas en SMA
  • Herramientas y marcos de desarrollo para SMA (por ejemplo, JADE, SPADE)

Comunicación y coordinación entre agentes

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

Teoría de juegos y toma de decisiones

  • Fundamentos de la teoría de juegos para SMA
  • Estrategias cooperativas frente a competitivas
  • Resolución de conflictos entre agentes

Aprendizaje en sistemas multi-agente

  • Aprendizaje por refuerzo en SMA
  • Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial
  • Transferencia de conocimiento y compartición de información entre agentes

Desafíos y temas avanzados

  • Escalabilidad y rendimiento en entornos de SMA extensos
  • Confianza y seguridad en la comunicación de agentes
  • Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de SMA

Actividades prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sólido de los conceptos de inteligencia artificial
  • Dominio de la programación en Python
  • Conocimientos previos de teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado)

Público objetivo

  • Investigadores en inteligencia artificial
  • Ingenieros de inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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