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Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Aperçu des systèmes multi-agents (SMA)
- Applications des SMA dans le monde réel
- Comparaison avec les systèmes mono-agents
Architectures pour les systèmes multi-agents
- Architectures centralisées ou décentralisées
- Approches hybrides et en couches des SMA
- Outils et cadres pour le développement des SMA (par exemple, JADE, SPADE)
Protocoles et langages d'agent Communication et de coordination
- Communication et de coordination (par exemple, FIPA ACL)
- Techniques de coordination : planification, négociation et synchronisation
- Comportement émergent et auto-organisation dans les SMA
Théorie des jeux et prise de décision
- Bases de la théorie des jeux pour les SMA
- Stratégies coopératives ou compétitives
- Résolution des conflits entre agents
Apprentissage dans les systèmes multi-agents
- Apprentissage par renforcement dans les SMA
- Dynamique de l'apprentissage collaboratif et contradictoire
- Apprentissage par transfert et partage des connaissances entre agents
Défis et sujets avancés
- [Capacité et performance dans les grands environnements de systèmes multi-agents
- Confiance et sécurité dans la communication entre agents
- Considérations éthiques et implications du développement des SMA
Travaux pratiques Activities
- Mise en œuvre d'un SMA de base pour l'allocation des ressources
- Simulation de la communication et de la coordination des agents dans un environnement dynamique
- Déploiement d'un SMA à l'aide d'un cadre comme JADE
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Solide compréhension des concepts d'intelligence artificielle
- Maîtrise de la programmation Python
- Familiarité avec la théorie des jeux et les systèmes distribués (recommandée)
Audience
- Chercheurs en IA
- Ingénieurs en IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Formateur répondant aux questions au fur et à mesure.
Adrian
Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traduction automatique