Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do víceagentních systémů
- Přehled víceagentních systémů (MAS)
- Praktické využití MAS v reálných oblastech
- Srovnání s jednoagentními systémy
Architektury víceagentních systémů
- Centralizované versus decentralizované architektury
- Hybridní a vícevrstvé přístupy k tvorbě MAS
- Nástroje a frameworky pro vývoj víceagentních systémů (např. JADE, SPADE)
Komunikace a koordinace mezi agenty
- Komunikační protokoly a jazyky (např. FIPA ACL)
- Techniky koordinace: plánování, vyjednávání a synchronizace
- Emergentní chování a samoorganizace v rámci MAS<\/li>
Teorie her a rozhodovací procesy
- Základy teorie her pro víceagentní systémy
- Kooperativní versus konkurenční strategie agentů
- Řešení rozporů mezi agenty pomocí teorie her<\/li>
Učení v rámci víceagentních systémů
- Reinforcement learning a jeho uplatnění v MAS
- Dynamika spolupráce i konkurence při učení mezi agenty<\/li>
- Přenos znalostí a sdílení informací mezi agenty
Výzvy a pokročilé aspekty vývoje MAS
- Škálovatelnost a výkonnost v rozsáhlých víceagentních systémech
- Důvěryhodnost a bezpečnost komunikace mezi agenty<\/li>
- Etické aspekty a dopady rozvoje víceagentních systémů
Praktická cvičení
- Implementace základního víceagentního systému určeného k alokaci zdrojů<\/li>
- Simulace komunikace a koordinace mezi agenty v dynamickém prostředí
- Nasazení víceagentního systému pomocí frameworku JADE
Závěr a další kroky
Požadavky
- Dobrá znalost konceptů umělé inteligence
- Ovládání programovacího jazyka Python
- Seznámenost s teorií her a distribuovanými systémy (doporučeno)
Cílová skupina
- Výzkumníci v oblasti umělé inteligence
- Inženýři pracující s umělou inteligencí
14 Hodiny
