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Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Aperçu des systèmes multi-agents (SMA)
- Applications des SMA dans des domaines concrets
- Comparaison avec les systèmes à agent unique
Architectures pour les systèmes multi-agents
- Architectures centralisées versus décentralisées
- Approches hybrides et en couches pour les SMA
- Outils et frameworks pour le développement de SMA (par ex. JADE, SPADE)
Communication et coordination entre agents
- Protocoles et langages de communication (par ex. FIPA ACL)
- Techniques de coordination : planification, négociation et synchronisation
- Comportement émergent et auto-organisation dans les SMA
Théorie des jeux et prise de décision
- Principes de base de la théorie des jeux pour les SMA
- Stratégies coopératives versus compétitives
- Résolution des conflits entre agents
Apprentissage dans les systèmes multi-agents
- Apprentissage par renforcement dans les SMA
- Dynamiques d'apprentissage collaboratif et adversarial
- Apprentissage par transfert et partage de connaissances entre agents
Défis et sujets avancés
- Évolutivité et performances dans les environnements SMA de grande échelle
- Confiance et sécurité dans la communication entre agents
- Considérations éthiques et implications du développement de SMA
Activités pratiques
- Mise en œuvre d'un SMA basique pour l'allocation de ressources
- Simulation de la communication et de la coordination entre agents dans un environnement dynamique
- Déploiement d'un SMA à l'aide d'un framework tel que JADE
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension solide des concepts de l'intelligence artificielle
- Maîtrise de la programmation Python
- Connaissance de la théorie des jeux et des systèmes distribués (recommandée)
Public visé
- Chercheurs en IA
- Ingénieurs en IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
le parcours du code des agents et du SMA
