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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction aux Systèmes Multi-Agents
- Définition des systèmes multi-agents et leurs applications
- Rôle de l'IA Agente dans les interactions d'agents autonomes
- Défis de la coordination multi-agent
Développement d'IA Agente pour les Environnements Multi-Agents
- Conception d'agents IA autonomes
- Communication et stratégies de prise de décision des agents
- Environnements de simulation pour l'IA multi-agent
Apprentissage par Renforcement pour l'IA Agente
- 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 Compétition dans les Systèmes Multi-Agents
- Stratégies de collaboration d'agents IA
- Interactions compétitives et adversaires des agents IA
- Comportements émergents dans les environnements multi-agents
IA Agente en Robotique et Automatisation
- Coordination multi-agent en robotique
- Intelligence collective et prise de décision décentralisée
- Études de cas d'applications d'IA robotique
IA Agente dans le Développement de Jeux
- Conception d'PNJ (personnages non-joueurs) pilotés par l'IA dans les simulations multi-agents
- Modélisation de comportement pour des agents IA interactifs
- Prise de décision en temps réel d'IA dans des environnements dynamiques
Évolution des Systèmes Multi-Agents à IA Agente
- Optimisation des performances pour les interactions d'IA à grande échelle
- Gestion des hiérarchies d'agents et de la prise de décision basée sur le rôle
- Intégration d'agents IA dans des environnements basés sur le cloud
Avenir des Systèmes Multi-Agents avec l'IA Agente
- Tendances émergentes en collaboration d'IA autonome
- Élargissement des capacités de l'IA multi-agent avec le deep learning
- Considérations éthiques et réglementaires pour les systèmes d'IA multi-agent
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Expérience dans le développement de modèles d'IA
- Compréhension des concepts des systèmes multi-agents
- Familiarité avec l'apprentissage par renforcement et l'automatisation pilotée par l'IA
Public cible
- Chercheurs en IA étudiant les interactions d'agents autonomes
- Ingénieurs en robotique concevant des coordinations multi-agents
- Développeurs de jeux implémentant des comportements d'IA pour les PNJ (personnages non-joueurs)
Nos clients témoignent (1)
exercices pratiques
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traduction automatique
