Plan du cours

Introduction aux Systèmes Multi-Agents

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

Développement d'IA Agente pour les Environnements Multi-Agents

  • Conception d'agents IA autonomes
  • Communication et stratégies 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
  • Équilibre entre exploration et exploitation dans la prise de décision

Collaboration et Compétition dans les Systèmes Multi-Agents

  • Stratégies de collaboration d'agents IA
  • Interactions compétitives et adversaires des agents IA
  • Comportements émergents dans les environnements multi-agents

IA Agente en Robotique et Automatisation

  • Coordination multi-agent en robotique
  • Intelligence collective et prise de décision décentralisée
  • Études de cas d'applications d'IA robotique

IA Agente dans le Développement de Jeux

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

Évolution des Systèmes Multi-Agents à IA Agente

  • 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 d'agents IA dans des environnements basés sur le cloud

Avenir des Systèmes Multi-Agents avec l'IA Agente

  • Tendances émergentes en collaboration d'IA autonome
  • Élargissement des capacités de l'IA multi-agent avec le deep learning
  • Considérations éthiques et réglementaires pour les systèmes d'IA multi-agent

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 d'agents autonomes
  • Ingénieurs en robotique concevant des coordinations multi-agents
  • Développeurs de jeux implémentant des comportements d'IA pour les PNJ (personnages non-joueurs)
 14 heures

Nombre de participants


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