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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Resumen de los Sistemas Multiagente (MAS)
- Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real
- Comparación con sistemas de un solo agente
Arquitecturas para Sistemas Multiagente
- Arquitecturas centralizadas versus descentralizadas
- Enfoques híbridos y en capas para MAS
- Herramientas y frameworks para el desarrollo de MAS (por ejemplo, JADE, SPADE)
Comunicación y Coordinación entre Agentes
- Protocolos y lenguajes de comunicación (por ejemplo, FIPA ACL)
- Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización
- Comportamiento emergente y autoorganización en MAS
Teoría de Juegos y Toma de Decisiones
- Fundamentos de la teoría de juegos para MAS
- Estrategias cooperativas versus competitivas
- Resolución de conflictos entre agentes
Aprendizaje en Sistemas Multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en MAS
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial
- Transferencia de conocimiento y intercambio de información entre agentes
Desafíos y Temas Avanzados
- Escalabilidad y rendimiento en entornos MAS grandes
- Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de MAS
Actividades Prácticas
- Implementación de un MAS básico para asignación de recursos
- Simulación de comunicación y coordinación entre agentes en un entorno dinámico
- Despliegue de un MAS utilizando un framework como JADE
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de los conceptos de inteligencia artificial
- Dominio de la programación en Python
- Familiaridad con teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado)
Público Objetivo
- Investigadores en IA
- Ingenieros en IA
