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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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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