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Struttura del corso
Introduzione ai sistemi multi-agente
- Definizione di sistema multi-agente e sue applicazioni pratiche
- Il ruolo dell’IA agentica nelle interazioni tra agenti autonomi
- Le sfide principali nella coordinazione multi-agente
Sviluppo di IA agentica per ambienti multi-agente
- Progettazione di agenti IA autonomi
- Strategie di comunicazione e decisionali tra agenti
- Ambienti di simulazione specifici per la ricerca sull’IA multi-agente
Apprendimento per rafforzamento nell’ambito dell’IA agentica
- Applicazione del metodo dell’apprendimento per rafforzamento ai sistemi multi-agente
- Addestramento di agenti autonomi in grado di modificare il proprio comportamento in base all’esperienza
- Equilibrio tra esplorazione e sfruttamento nei processi decisionali degli agenti
Collaborazione e competizione all’interno dei sistemi multi-agente
- Strategie di cooperazione tra agenti IA
- Interazioni competitive e antagoniste tra agenti
- Comportamenti emergenti osservabili negli ambienti multi-agente
L’IA agentica nella robotica e nell’automazione
- Coordinamento di più agenti robotici in scenari reali
- Intelligenza collettiva e processi decisionali decentralizzati nei sistemi robotici
- Analisi di casi concreti relativi alle applicazioni dell’IA robotica
L’IA agentica nello sviluppo di videogiochi
- Creazione di personaggi virtuali controllati da IA all’interno di ambienti simulati multi-agente
- Modellazione dei comportamenti degli agenti IA interattivi nei giochi digitali
- Processi decisionali in tempo reale da parte di agenti IA operanti in ambienti dinamici
Scalabilità dei sistemi IA multi-agente
- Tecniche di ottimizzazione delle prestazioni nel contesto di numerosi agenti in interazione
- Gestione gerarchica e assegnazione di ruoli specifici ai vari agenti nella catena decisionale
- Integrazione degli agenti IA con infrastrutture cloud-based
Il futuro dei sistemi multi-agente guidati dall’IA agentica
- Tendenze emergenti nello sviluppo della collaborazione tra agenti autonomi
- Espansione delle capacità degli agenti IA grazie alle tecniche di apprendimento profondo
- Considerazioni etiche e normative legate all’impiego diffuso dei sistemi multi-agente basati sull’IA
Riassunto e prospettive future
Requisiti
- Esperienza nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale
- Conoscenza dei concetti fondamentali relativi ai sistemi multi-agente
- Familiarità con l’apprendimento per rafforzamento e l’automazione guidata da IA
Destinatari del corso
- Ricercatori di intelligenza artificiale interessati alle interazioni tra agenti autonomi
- Ingegneri robotici impegnati nella progettazione della coordinazione multi-agente
- Sviluppatori di videogiochi che desiderano implementare un comportamento intelligente per i personaggi virtuali controllati da IA
14 ore
Recensioni (1)
esercizi pratici
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Corso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traduzione automatica
