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

Número de participantes


Preço por participante

Declaração de Clientes (1)

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