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Struttura del corso
Introduzione ai sistemi multi-agente
- Definizione dei sistemi multi-agente e delle loro applicazioni
- Ruolo di Agentic AI nelle interazioni degli agenti autonomi
- Sfide nel coordinamento multi-agente
Sviluppo Agentic AI per ambienti multi-agente
- Progettazione di agenti AI autonomi
- Strategie di comunicazione e di processo decisionale degli agenti
- Ambienti di simulazione per l'intelligenza artificiale multi-agente
Reinforcement Learning per Agentic AI
- Applicazione dell'apprendimento per rinforzo ai sistemi multi-agente
- Addestramento di agenti autonomi per comportamenti adattivi
- Equilibrio tra esplorazione e sfruttamento nel processo decisionale
Collaboration e la competizione nei sistemi multi-agente
- Strategie cooperative degli agenti AI
- Interazioni AI competitive e avversarie
- Comportamenti emergenti in ambienti multi-agente
Agentic AI in Robotics e Automazione
- Coordinamento multi-agente nella robotica
- Intelligenza collettiva e processo decisionale decentralizzato
- Casi di studio nelle applicazioni di intelligenza artificiale robotica
Agentic AI nel Game Development
- Progettazione di PNG guidati dall'intelligenza artificiale in simulazioni multi-agente
- Modellazione del comportamento per agenti AI interattivi
- Decisioni AI in tempo reale in ambienti dinamici
Scalabilità dei sistemi di intelligenza artificiale multi-agente
- Ottimizzazione delle prestazioni per interazioni AI su larga scala
- Gestione delle gerarchie degli agenti e processo decisionale basato sui ruoli
- Integrazione di agenti AI con ambienti basati su cloud
Il futuro dei sistemi multi-agente con Agentic AI
- Tendenze emergenti nella collaborazione AI autonoma
- Espansione delle capacità di intelligenza artificiale multi-agente con apprendimento profondo
- Considerazioni etiche e normative per l'intelligenza artificiale multi-agente
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale
- Comprensione dei concetti dei sistemi multi-agente
- Familiarità con l'apprendimento per rinforzo e l'automazione basata sull'intelligenza artificiale
Pubblico
- Ricercatori di intelligenza artificiale che studiano le interazioni tra agenti autonomi
- Robotics ingegneri che progettano il coordinamento multi-agente
- Sviluppatori di giochi che implementano il comportamento dei PNG guidato dall'intelligenza artificiale
14 ore