Schița de curs

Introducere în Sisteme Multi-Agent

  • Prezentare generală a agenților, mediilor și modelelor de interacțiune
  • Cooperarea, competiția și autonomia în sistemele agente
  • Aplicații în logistică, robotica și luare de decizii

Concepte Principale ale Arhitecturii Agenților

  • Agenți reactivi vs. deliberativi
  • Protocoale de comunicare și modele de coordonare
  • Reprezentarea cunoștințelor și stării partajate

Implementarea Agenților în Python

  • Construirea agenților folosind cadru Mesa
  • Modelarea mediilor și interacțiunilor
  • Simularea comportamentului agenților și vizualizare

Coordonare și Comunicare

  • Transmiterea mesajelor și arhitecturile cu memorie partajată
  • Negociere, consens și alocația sarcinilor
  • Algoritmi de coordonare (contract net, pe baza pieței, modele de căpșună)

Învățarea și Adaptarea în Sisteme Multi-Agent

  • Învățarea prin întărire pentru mai mulți agenți
  • Dinamica învățării cooperative vs. competitive
  • Utilizarea PettingZoo și Stable-Baselines3 pentru MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)

Calcul Distribuit și Scalare

  • Utilizarea Ray pentru simulări multi-agent distribuite
  • Gestionarea concurenței și sincronizării
  • Paralelizarea calculului și gestionarea resurselor partajate

Colaborarea Om-Agent

  • Proiectarea interfețelor pentru coordonarea cu participare umană
  • Fluxuri de lucru hibride asistate de AI pentru sprijinul în luarea deciziilor
  • Considerații etice și operaționale

Proiect Final

  • Proiectarea și implementarea unui sistem multi-agent în Python
  • Demonstreația coordonării și învățării între agenți
  • Prezentarea rezultatelor simulației și al insigh-urilor de performanță

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Cunoștințe excelente de programare în Python
  • Înțelegeri bune ale învățării prin întărire sau proiectării agenților AI
  • Familiaritate cu concepte de sisteme distribuite și rețele

Audiență

  • Arhitecți de sisteme care proiectează sisteme AI collaborative sau distribuite
  • Cercetători care lucrează la coordonarea și inteligența colectivă
  • Ingineri care dezvoltă fluxuri de lucru hibride om-agent sau multi-agent
 28 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite