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Plan du cours

Introduction aux systèmes multi-agents

  • Définition des systèmes multi-agents et leurs applications
  • Rôle de l'IA agentique dans les interactions des agents autonomes
  • Défis de la coordination multi-agents

Développement de l'IA agentique pour les environnements multi-agents

  • Conception d'agents d'IA autonomes
  • Stratégies de communication et de prise de décision des agents
  • Environnements de simulation pour l'IA multi-agents

Apprentissage par renforcement pour l'IA agentique

  • Application de l'apprentissage par renforcement aux systèmes multi-agents
  • Entraînement des agents autonomes pour un comportement adaptatif
  • Équilibre entre exploration et exploitation dans la prise de décision

Collaboration et compétition dans les systèmes multi-agents

  • Stratégies d'agents d'IA coopératifs
  • Interactions adverses et compétitives entre agents d'IA
  • Comportements émergents dans les environnements multi-agents

L'IA agentique dans la robotique et l'automatisation

  • Coordination multi-agents dans la robotique
  • Intelligence en essaim et prise de décision décentralisée
  • Études de cas sur les applications robotiques de l'IA

L'IA agentique dans le développement de jeux

  • Conception de PNJ pilotés par l'IA dans des simulations multi-agents
  • Modélisation du comportement pour les agents d'IA interactifs
  • Prise de décision en temps réel de l'IA dans des environnements dynamiques

Mise à l'échelle des systèmes d'IA multi-agents

  • Optimisation des performances pour des interactions IA à grande échelle
  • Gestion des hiérarchies d'agents et de la prise de décision basée sur les rôles
  • Intégration des agents d'IA dans des environnements basés sur le cloud

Avenir des systèmes multi-agents avec l'IA agentique

  • Tendances émergentes dans la collaboration de l'IA autonome
  • Expansion des capacités de l'IA multi-agents grâce à l'apprentissage profond
  • Considérations éthiques et réglementaires pour l'IA multi-agents

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience dans le développement de modèles d'IA
  • Compréhension des concepts des systèmes multi-agents
  • Familiarité avec l'apprentissage par renforcement et l'automatisation pilotée par l'IA

Public cible

  • Chercheurs en IA étudiant les interactions entre agents autonomes
  • Ingénieurs en robotique concevant la coordination multi-agents
  • Développeurs de jeux implémentant le comportement des PNJ pilotés par l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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