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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

Número de participantes


Precio por participante

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