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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Resumen 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 por capas para los SMA
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de SMA (por ejemplo, JADE, SPADE)
Comunicación y coordinación de 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 competitivas
- Resolución de conflictos entre agentes
Aprendizaje en Sistemas Multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en SMA
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial
- Transferencia de aprendizaje y compartición de conocimiento entre agentes
Desafíos y temas avanzados
- Escala y rendimiento en entornos grandes de SMA
- Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de SMA
Actividades prácticas
- Implementación de un SMA básico para asignación de recursos
- Simulación de comunicación y coordinación de agentes en un entorno dinámico
- Despliegue de un SMA utilizando un marco como JADE
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los conceptos de inteligencia artificial
- Dominio de la programación en Python
- Familiaridad con la teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado)
Público objetivo
- Investigadores de IA
- Ingenieros de IA
14 Horas
