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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Sistemas Multiagente
- Visión general de los Sistemas Multiagente (SMA)
- Aplicaciones de SMA en dominios del mundo real
- Comparación con sistemas de agente único
Arquitecturas para Sistemas Multiagente
- Arquitecturas centralizadas vs. descentralizadas
- Enfoques híbridos y en capas para SMA
- Herramientas y frameworks para el desarrollo de SMA (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 SMA
Teoría de Juegos y Toma de Decisiones
- Fundamentos de teoría de juegos para SMA
- Estrategias cooperativas vs. competitivas
- Resolución de conflictos entre agentes
Aprendizaje en Sistemas Multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en SMA
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial
- Aprendizaje por transferencia e intercambio de conocimiento entre agentes
Desafíos y Temas Avanzados
- Escalabilidad y rendimiento en entornos grandes de SMA
- Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de SMA
Actividades Prácticas
- Implementación de un SMA básico para asignación de recursos
- Simulación de comunicación y coordinación de agentes en un entorno dinámico
- Despliegue de un SMA usando un framework como JADE
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de conceptos de inteligencia artificial
- Competencia en programación con Python
- Familiaridad con teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado)
Público objetivo
- Investigadores en IA
- Ingenieros de IA
