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Temario del curso

Introducción a los sistemas multiagente

  • Definición de sistemas multiagente y sus aplicaciones
  • Papel de la IA agente en las interacciones de agentes autónomos
  • Desafíos en la coordinación multiagente

Desarrollo de IA agente para entornos multiagente

  • Diseño de agentes de IA autónomos
  • Estrategias de comunicación y toma de decisiones entre agentes
  • Entornos de simulación para IA multiagente

Aprendizaje por refuerzo para IA agente

  • Aplicación del aprendizaje por refuerzo en sistemas multiagente
  • Entrenamiento de agentes autónomos para un comportamiento adaptativo
  • Equilibrio entre exploración y explotación en la toma de decisiones

Colaboración y competencia en sistemas multiagente

  • Estrategias cooperativas para agentes de IA
  • Interacciones competitivas y adversariales entre agentes de IA
  • Comportamientos emergentes en entornos multiagente

IA agente en robótica y automatización

  • Coordinación multiagente en robótica
  • Inteligencia de enjambre y toma de decisiones descentralizada
  • Estudios de caso en aplicaciones de IA robótica

IA agente en el desarrollo de videojuegos

  • Diseño de PNJ (personajes no jugadores) impulsados por IA en simulaciones multiagente
  • Modelado de comportamiento para agentes interactivos basados en IA
  • Toma de decisiones de IA en tiempo real en entornos dinámicos

Escalabilidad de sistemas de IA multiagente

  • Optimización del rendimiento para interacciones de IA a gran escala
  • Gestión de jerarquías de agentes y toma de decisiones basada en roles
  • Integración de agentes de IA con entornos basados en la nube

Futuro de los sistemas multiagente con IA agente

  • Tendencias emergentes en la colaboración de IA autónoma
  • Expansión de las capacidades de IA multiagente mediante aprendizaje profundo
  • Consideraciones éticas y regulatorias para la IA multiagente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
  • Comprensión de los conceptos de sistemas multiagente
  • Familiaridad con aprendizaje por refuerzo y automatización basada en IA

Público objetivo

  • Investigadores de IA que estudian la interacción de agentes autónomos
  • Ingenieros de robótica que diseñan coordinación multiagente
  • Desarrolladores de videojuegos que implementan comportamientos de PNJ impulsados por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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