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Programa do Curso
Introdução a Sistemas Multi-Agentes
- Definindo sistemas multi-agentes e suas aplicações
- Papel da Agentic AI nas interações de agentes autônomos
- Desafios na coordenação multi-agente
Desenvolvendo Agentic AI para Ambientes Multi-Agentes
- Projetando agentes de IA autônomos
- Estratégias de comunicação e tomada de decisão entre agentes
- Ambientes de simulação para IA multi-agente
Aprendizado por Reforço para Agentic AI
- Aplicando aprendizado por reforço a sistemas multi-agentes
- Treinando agentes autônomos para comportamentos adaptativos
- Equilibrando exploração e exploração na tomada de decisão
Colaboração e Competição em Sistemas Multi-Agentes
- Estratégias cooperativas de agentes de IA
- Interações competitivas e adversárias de IA
- Comportamentos emergentes em ambientes multi-agentes
Agentic AI em Robótica e Automação
- Coordenação multi-agente em robótica
- Inteligência de enxame e tomada de decisão descentralizada
- Estudos de caso em aplicações de IA robótica
Agentic AI no Desenvolvimento de Jogos
- Projetando PNJs impulsionados por IA em simulações multi-agentes
- Modelagem de comportamento para agentes de IA interativos
- Tomada de decisão em tempo real de IA em ambientes dinâmicos
Escalabilidade de Sistemas AI Multi-Agentes
- Otimização de desempenho para interações de IA em larga escala
- Gerenciando hierarquias de agentes e tomada de decisão baseada em papéis
- Integrando agentes de IA com ambientes baseados em nuvem
Futuro dos Sistemas Multi-Agentes com Agentic AI
- Tendências emergentes na colaboração de IA autônoma
- Expansão das capacidades de IA multi-agente com aprendizado profundo
- Considerações éticas e regulatórias para IA multi-agente
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com o desenvolvimento de modelos de IA
- Compreensão dos conceitos de sistemas multi-agentes
- Familiaridade com aprendizado por reforço e automação impulsionada por IA
Público-Alvo
- Pesquisadores de IA estudando interações de agentes autônomos
- Engenheiros de robótica projetando coordenação multi-agente
- Desenvolvedores de jogos implementando comportamento impulsionado por IA em PNJs (Personagens Não Jogáveis)
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
exercícios práticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Máquina Traduzida