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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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