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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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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