Struttura del corso

Introduzione ai Sistemi Multi-Agente

  • Definizione dei sistemi multi-agente e le loro applicazioni
  • Ruolo dell'Agentic AI nelle interazioni degli agenti autonomi
  • Sfide nella coordinazione di sistemi multi-agenti

Sviluppo di Agentic AI per Ambienti Multi-Agenti

  • Progettazione degli agenti AI autonomi
  • Strategie di comunicazione e decisione degli agenti
  • Ambienti di simulazione per l'AI multi-agente

Apprendimento Reinforcement per Agentic AI

  • Applicazione dell'apprendimento reinforcement ai sistemi multi-agenti
  • Addestramento degli agenti autonomi per comportamenti adattivi
  • Bilanciamento tra esplorazione ed esplotazione nella decisione

Collaborazione e Competizione nei Sistemi Multi-Agente

  • Strategie cooperative degli agenti AI
  • Interazioni competitive ed avversative dell'AI
  • Comportamenti emergenti negli ambienti multi-agente

Agentic AI nella Robotica e l'Automazione

  • Coordinazione multi-agente in robotica
  • Intelligenza collettiva e decisione decentralizzata
  • Studi di caso nelle applicazioni AI robotiche

Agentic AI nello Sviluppo dei Giochi

  • Progettazione degli NPC guidati da AI in simulazioni multi-agenti
  • Modellizzazione del comportamento per agenti interattivi AI
  • Decisione di AI in tempo reale in ambienti dinamici

Scalabilità dei Sistemi Multi-Agenti AI

  • Otimizzazione delle prestazioni per interazioni AI a grande scala
  • Gestione delle gerarchie degli agenti e della decisione basata sul ruolo
  • Integrazione degli agenti AI con ambienti cloud-based

Futuro dei Sistemi Multi-Agenti con Agentic AI

  • Tendenze emergenti nella collaborazione dell'AI autonomo
  • Ampliamento delle capacità multi-agenti AI con l'apprendimento profondo
  • Considerazioni etiche e regolatorie per l'AI multi-agente

Riepilogo ed Esecuzione dei Passaggi Successivi

Requisiti

  • Esperienza nello sviluppo di modelli AI
  • Comprendimento dei concetti di sistemi multi-agente
  • Familiarità con l'apprendimento ricorsivo e l'automazione guidata da IA

Pubblico

  • Ricercatori AI che studiano le interazioni degli agenti autonomi
  • Ingegneri robotica che progettano la coordinazione multi-agente
  • Sviluppatori di giochi che implementano il comportamento guidato da IA delle NPC
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Recensioni (1)

Corsi in Arrivo

Categorie relative