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Temario del curso

Introducción a los sistemas multiagente

  • Visión general de los sistemas multiagente (SMA).
  • Aplicaciones de los SMA en dominios del mundo real.
  • Comparación con sistemas de agente único.

Arquitecturas para sistemas multiagente

  • Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas.
  • Enfoques híbridos y en capas para los SMA.
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de 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 los SMA.

Teoría de juegos y toma de decisiones

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

Aprendizaje en sistemas multiagente

  • Aprendizaje por refuerzo en los SMA.
  • Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial.
  • Aprendizaje transferible y compartir conocimiento entre agentes.

Desafíos y temas avanzados

  • Escalabilidad y rendimiento en entornos SMA a gran escala.
  • Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes.
  • Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de SMA.

Actividades prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sólido de los conceptos de inteligencia artificial.
  • Habilidad en la programación con Python.
  • Familiaridad con la teoría de juegos y los sistemas distribuidos (recomendado).

Público objetivo

  • Investigadores de IA.
  • Ingenieros de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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