Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a los sistemas de múltiples agentes
- Definición de sistemas de múltiples agentes y sus aplicaciones
- Papel de la IA autónoma en las interacciones entre agentes autónomos
- Desafíos en la coordinación de múltiples agentes
Desarrollo de IA autónoma para entornos de múltiples agentes
- Diseño de agentes de IA autónomos
- Estrategias de comunicación y toma de decisiones entre agentes
- Entornos de simulación para IA de múltiples agentes
Aprendizaje por refuerzo para IA autónoma
- Aplicación del aprendizaje por refuerzo en sistemas de múltiples agentes
- Entrenamiento de agentes autónomos para lograr comportamientos adaptativos
- Equilibrio entre exploración y explotación en la toma de decisiones
Colaboración y competencia en sistemas de múltiples agentes
- Estrategias cooperativas para agentes de IA
- Interacciones competitivas y adversariales entre agentes de IA
- Comportamientos emergentes en entornos de múltiples agentes
IA autónoma en robótica y automatización
- Coordinación de múltiples agentes en robótica
- Inteligencia de enjambre y toma de decisiones descentralizada
- Estudios de caso en aplicaciones de IA robótica
IA autónoma en el desarrollo de videojuegos
- Diseño de PNJ impulsados por IA en simulaciones de múltiples agentes
- Modelado del comportamiento para agentes de IA interactivos
- Toma de decisiones de IA en tiempo real en entornos dinámicos
Escalabilidad de sistemas de IA de múltiples agentes
- Optimización del rendimiento para interacciones masivas de IA
- Gestión de jerarquías de agentes y toma de decisiones basada en roles
- Integración de agentes de IA con entornos basados en la nube
Futuro de los sistemas de múltiples agentes con IA autónoma
- Tendencias emergentes en la colaboración autónoma de IA
- Expansión de las capacidades de IA de múltiples agentes mediante aprendizaje profundo
- Consideraciones éticas y regulatorias para la IA de múltiples agentes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
- Conocimiento de los conceptos de sistemas de múltiples agentes
- Familiaridad con el aprendizaje por refuerzo y la automatización impulsada por IA
Público objetivo
- Investigadores en IA que estudian las interacciones entre agentes autónomos
- Ingenieros de robótica que diseñan la coordinación de múltiples agentes
- Desarrolladores de videojuegos que implementan comportamientos de PNJ impulsados por IA
14 Horas
Reseñas (1)
ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traducción Automática
