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Temario del curso

Introducción a los Sistemas Multiagente

  • Descripción general de agentes, entornos y modelos de interacción
  • Cooperación, competencia y autonomía en sistemas basados en agentes
  • Aplicaciones en logística, robótica y toma de decisiones

Conceptos fundamentales de la arquitectura de agentes

  • Agentes reactivos versus deliberativos
  • Protocolos de comunicación y modelos de coordinación
  • Representación del conocimiento y estado compartido

Implementación de agentes en Python

  • Creación de agentes utilizando el framework Mesa
  • Modelado de entornos e interacciones
  • Simulación del comportamiento de los agentes y visualización

Coordinación y comunicación

  • Paso de mensajes y arquitecturas de memoria compartida
  • Negociación, consenso y asignación de tareas
  • Algoritmos de coordinación (neto de contratos, basados en mercado, modelos de enjambre)

Aprendizaje y adaptación en sistemas multiagente

  • Aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes
  • Dinámicas de aprendizaje cooperativas versus competitivas
  • Uso de PettingZoo y Stable-Baselines3 para MARL (Aprendizaje por Refuerzo Multiagente)

Computación distribuida y escalabilidad

  • Uso de Ray para simulaciones multiagentes distribuidas
  • Gestión de la concurrencia y sincronización
  • Paralelización del cálculo y gestión de recursos compartidos

Colaboración Humano-Agente

  • Diseño de interfaces para la coordinación humana en el ciclo (human-in-the-loop)
  • Flujos de trabajo híbridos con soporte de decisiones asistido por IA
  • Consideraciones éticas y operacionales

Proyecto Final (Capstone)

  • Diseñar e implementar un sistema multiagente en Python
  • Demostrar coordinación y aprendizaje entre los agentes
  • Presentar los resultados de la simulación y perspectivas sobre el rendimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida competencia en programación con Python
  • Buena comprensión del aprendizaje por refuerzo o diseño de agentes de IA
  • Familiaridad con conceptos de sistemas distribuidos y redes

Dirigido a

  • Arquitectos de sistemas que diseñan sistemas de IA colaborativos o distribuidos
  • Investigadores que trabajan en coordinación e inteligencia colectiva
  • Ingenieros que desarrollan flujos de trabajo híbridos humano-agente o multiagente
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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