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 multiagente
- Visión general de los sistemas multiagente (MAS).
- Aplicaciones del MAS en dominios del mundo real.
- Comparación con sistemas de un solo agente.
Arquitecturas para sistemas multiagente
- Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas.
- Enfoques híbridos y por capas para el MAS.
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de MAS (p. ej., JADE, SPADE).
Comunicación y coordinación entre agentes
- Protocolos y lenguajes de comunicación (p. ej., FIPA ACL).
- Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización.
- Comportamiento emergente y autoorganización en MAS.
Teoría de juegos y toma de decisiones
- Fundamentos de la teoría de juegos para MAS.
- Estrategias cooperativas frente a competitivas.
- Resolución de conflictos entre agentes.
Aprendizaje en sistemas multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en MAS.
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial.
- Aprendizaje por transferencia y compartición de conocimientos entre agentes.
Desafíos y temas avanzados
- Escalabilidad y rendimiento en entornos MAS grandes.
- Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes.
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de MAS.
Actividades prácticas
- Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos.
- Simulación de comunicación y coordinación entre agentes en un entorno dinámico.
- Despliegue de un MAS utilizando un marco de trabajo como JADE.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión 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 en inteligencia artificial.
- Ingenieros en inteligencia artificial.
14 Horas
