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Temario del curso

Introducción a los sistemas multi-agente

  • Definición de sistemas multi-agente y sus aplicaciones
  • Papel de la IA Agéntica en las interacciones entre agentes autónomos
  • Desafíos en la coordinación multi-agente

Desarrollo de IA Agéntica para entornos multi-agente

  • Diseño de agentes de IA autónomos
  • Estrategias de comunicación y toma de decisiones de los agentes
  • Entornos de simulación para IA multi-agente

Aprendizaje por refuerzo para IA Agéntica

  • Aplicación del aprendizaje por refuerzo a sistemas multi-agente
  • Entrenamiento de agentes autónomos para un comportamiento adaptativo
  • Equilibrio entre exploración y explotación en la toma de decisiones

Colaboración y competencia en sistemas multi-agente

  • Estrategias de agentes de IA cooperativos
  • Interacciones competitivas y adversariales entre agentes de IA
  • Comportamientos emergentes en entornos multi-agente

IA Agéntica en robótica y automatización

  • Coordinación multi-agente en robótica
  • Inteligencia de enjambre y toma de decisiones descentralizada
  • Estudios de caso en aplicaciones de IA robótica

IA Agéntica en el desarrollo de videojuegos

  • Diseño de PNJ impulsados por IA en simulaciones multi-agente
  • Modelado del comportamiento para agentes de IA interactivos
  • Toma de decisiones de IA en tiempo real en entornos dinámicos

Escalabilidad de sistemas de IA multi-agente

  • Optimización del rendimiento para interacciones de IA a gran escala
  • 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 multi-agente con IA Agéntica

  • Tendencias emergentes en colaboración de IA autónoma
  • Ampliación de las capacidades de IA multi-agente mediante aprendizaje profundo
  • Consideraciones éticas y regulatorias para la IA multi-agente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
  • Comprensión de los conceptos de sistemas multi-agente
  • Familiaridad con aprendizaje por refuerzo y automatización basada en IA

Público objetivo

  • Investigadores de IA que estudian interacciones entre agentes autónomos
  • Ingenieros de robótica diseñando coordinación multi-agente
  • Desarrolladores de juegos implementando comportamiento de PNJ impulsado por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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