Plan du cours

Introduction aux Systèmes Multi-Agents

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

Développement de l'IA Agente pour des Environnements Multi-Agents

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

Apprentissage par Renforcement pour l'IA Agente

  • Application de l'apprentissage par renforcement aux systèmes multi-agents
  • Formation d’agents autonomes pour un comportement adaptatif
  • Équilibrer exploration et exploitation dans la prise de décision

Collaboration et Concurrence dans les Systèmes Multi-Agents

  • Stratégies d’agents IA coopératifs
  • Interactions concurrentes et adversaires des agents IA
  • Comportements émergents dans les environnements multi-agents

L'IA Agente en Robotique et Automatisation

  • Coordination multi-agent en robotique
  • Intelligence de nuage et prise de décision décentralisée
  • Études de cas dans les applications d'IA robotiques

L'IA Agente dans le Développement des Jeux

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

Échelle et Optimisation des Systèmes Multi-Agents IA

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

Futur des Systèmes Multi-Agents avec l'IA Agente

  • Tendances émergentes dans la collaboration d’AI autonome
  • Expansion des capacités de l'IA multi-agent par le deep learning
  • Considérations éthiques et réglementaires pour l'IA multi-agent

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

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

Public cible

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

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