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Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Définition des systèmes multi-agents et leurs applications
- Rôle de l'IA agentique dans les interactions entre agents autonomes
- Défis liés à la coordination multi-agents
Développement de l'IA agentique pour les environnements multi-agents
- Conception d'agents d'IA autonomes
- Stratégies de communication et de prise de décision des agents
- Environnements de simulation pour l'IA multi-agents
Apprentissage par renforcement pour l'IA agentique
- Application de l'apprentissage par renforcement aux systèmes multi-agents
- Formation d'agents autonomes pour un comportement adaptatif
- Équilibre entre exploration et exploitation dans la prise de décision
Collaboration et concurrence dans les systèmes multi-agents
- Stratégies de collaboration des agents d'IA
- Interactions adverses et compétitives entre agents d'IA
- Comportements émergents dans les environnements multi-agents
IA agentique en robotique et automatisation
- Coordination multi-agents en robotique
- Intelligence en essaim et prise de décision décentralisée
- Études de cas sur les applications robotiques de l'IA
IA agentique dans le développement de jeux vidéo
- Conception de PNJ pilotés par l'IA dans des simulations multi-agents
- Modélisation du comportement pour des agents d'IA interactifs
- Prise de décision en temps réel dans des environnements dynamiques
Mise à l'échelle des systèmes d'IA multi-agents
- Optimisation des performances pour les interactions massives entre agents d'IA
- Gestion des hiérarchies d'agents et de la prise de décision basée sur les rôles
- Intégration des agents d'IA avec des environnements basés sur le cloud
Avenir des systèmes multi-agents avec l'IA agentique
- Tendances émergentes en matière de collaboration de l'IA autonome
- Expansion des capacités de l'IA multi-agents grâce à l'apprentissage profond
- Considérations éthiques et réglementaires pour l'IA multi-agents
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec le développement de modèles d'IA
- Compréhension des concepts des systèmes multi-agents
- Familiarité avec l'apprentissage par renforcement et l'automatisation basée sur l'IA
Audience cible
- Chercheurs en IA étudiant les interactions entre agents autonomes
- Ingénieurs en robotique concevant la coordination multi-agents
- Développeurs de jeux mettant en œuvre des comportements d'IA pour les PNJ
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
exercices pratiques
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traduction automatique
