Struttura del corso

Introduzione ai Sistemi Multi-Agente

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

Sviluppo di AI Agentic per Ambienti Multi-Agente

  • Progettazione di agenti AI autonomi
  • Strategie di comunicazione e presa decisionale tra agenti
  • Ambienti di simulazione per l'AI multi-agente

Apprendimento per Rinforzo per AI Agentic

  • Applicazione dell'apprendimento per rinforzo ai sistemi multi-agente
  • Formazione di agenti autonomi per un comportamento adattivo
  • Bilanciamento tra esplorazione e sfruttamento nella presa decisionale

Collaborazione e Competizione nei Sistemi Multi-Agente

  • Strategie di collaborazione tra agenti AI
  • Interazioni competitive e avversarie dell'AI
  • Comportamenti emergenti in ambienti multi-agente

AI Agentic in Robotica e Automazione

  • Coordinazione multi-agente in robotica
  • Intelligenza swarm e presa decisionale decentrata
  • Studi di caso sulle applicazioni AI robotiche

AI Agentic nello Sviluppo dei Giochi

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

Scalabilità di Sistemi AI Multi-Agente

  • Ottimizzazione delle prestazioni per interazioni AI su larga scala
  • Gestione delle gerarchie degli agenti e la presa decisionale basata sui ruoli
  • Integrazione di agenti AI con ambienti basati sul cloud

Futuro dei Sistemi Multi-Agente con AI Agentic

  • Tendenze emergenti nella collaborazione AI autonoma
  • Espansione delle capacità dell'AI multi-agente con il deep learning
  • Considerazioni etiche e normative per l'AI multi-agente

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Esperienza nello sviluppo di modelli AI
  • Comprensione dei concetti di sistemi multi-agente
  • Familiarità con l'apprendimento per rinforzo e l'automazione guidata da AI

Pubblico Obiettivo

  • Ricercatori in AI che studiano le interazioni di agenti autonomi
  • Ingegneri di robotica che progettano la coordinazione multi-agente
  • Sviluppatori di giochi che implementano comportamenti AI guidati da NPC
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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