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Programa do Curso
Introdução aos Sistemas de Multi-Agentes
- Definindo sistemas de multi-agentes e suas aplicações
- Papel da Agentic AI nas interações entre agentes autônomos
- Desafios na coordenação de sistemas de multi-agentes
Desenvolvendo Agentic AI para Ambientes de Multi-Agentes
- Projeto de agentes autônomos AI
- Comunicação e estratégias de tomada de decisão dos agentes
- Ambientes de simulação para AI de multi-agentes
Aprendizagem por Reforço para Agentic AI
- Aplicação de aprendizagem por reforço em sistemas de multi-agentes
- Treinamento de agentes autônomos para comportamento adaptativo
- Balanceando exploração e explotação na tomada de decisão
Colaboração e Competição em Sistemas de Multi-Agentes
- Estratégias de agentes AI cooperativos
- Interações competitivas e adversárias entre agentes AI
- Comportamentos emergentes em ambientes de multi-agentes
Agentic AI na Robótica e Automação
- Coordenação entre múltiplos agentes na robótica
- Inteligência em enxame e tomada de decisão descentralizada
- Estudos de caso nas aplicações de AI robotizadas
Agentic AI no Desenvolvimento de Jogos
- Projeto de NPCs guiados por IA em simulações multi-agentes
- Modelagem comportamental para agentes AI interativos
- Tomada de decisão em tempo real em ambientes dinâmicos
Escalando Sistemas de Multi-Agent AI
- Otimização de desempenho para interações de IA em larga escala
- Gerenciamento hierárquico de agentes e tomada de decisão baseada em funções
- Integração de agentes AI com ambientes baseados na nuvem
Futuro dos Sistemas de Multi-Agentes com Agentic AI
- Tendências emergentes na colaboração de IA autônoma
- Ampliando as capacidades de AI de multi-agentes com aprendizado profundo
- Considerações éticas e regulatórias para sistemas de multi-agentes AI
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência no desenvolvimento de modelos de IA
- Compreensão dos conceitos de sistemas multi-agente
- Familiaridade com aprendizado por reforço e automação impulsionada por IA
Público-alvo
- Pesquisadores de IA estudando interações de agentes autônomos
- Engenheiros robóticos projetando coordenação multi-agente
- Desenvolvedores de jogos implementando comportamento de NPCs impulsionado por IA
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