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Struttura del corso
Introduzione ai sistemi multi-agente
- Panoramica dei sistemi multi-agente (MAS)
- Applicazioni di MAS in domini del mondo reale
- Confronto con sistemi a singolo agente
Architetture per sistemi multi-agente
- Architetture centralizzate e decentralizzate
- Approcci ibridi e stratificati alla MAS
- Strumenti e framework per lo sviluppo di MAS (ad esempio, JADE, SPADE)
Agente Communication e Coordinamento
- Communication protocolli e linguaggi (ad esempio, ACL FIPA)
- Tecniche di coordinamento: pianificazione, negoziazione e sincronizzazione
- Comportamento emergente e auto-organizzazione nella MAS
Teoria dei giochi e processo decisionale
- Fondamenti di teoria dei giochi per MAS
- Strategie cooperative vs competitive
- Risoluzione dei conflitti tra agenti
Apprendimento nei sistemi multi-agente
- Apprendimento per rinforzo in MAS
- Dinamiche di apprendimento collaborative e contraddittorie
- Trasferire l'apprendimento e la condivisione delle conoscenze tra gli agenti
Sfide e argomenti avanzati
- Scalabilità e prestazioni in ambienti MAS di grandi dimensioni
- Fiducia e sicurezza nella comunicazione con gli agenti
- Considerazioni etiche e implicazioni dello sviluppo di MAS
Hands-On Activities
- Implementazione di un MAS di base per l'allocazione delle risorse
- Simulazione della comunicazione e del coordinamento degli agenti in un ambiente dinamico
- Distribuzione di un MAS utilizzando un framework come JADE
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Solida comprensione dei concetti di intelligenza artificiale
- Competenza nella programmazione Python
- Familiarità con la teoria dei giochi e i sistemi distribuiti (consigliata)
Pubblico
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'intelligenza artificiale
14 ore
Recensioni (1)
Formatore che risponde alle domande in tempo reale.
Adrian
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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