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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

Número de participantes


Precio por participante

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