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Temario del curso

Introducción a los Sistemas Multi-Agente

  • Visión general de los Sistemas Multi-Agente (MAS).
  • Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real.
  • Comparación con sistemas de agente único.

Arquitecturas para Sistemas Multi-Agente

  • Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas.
  • Enfoques híbridos y estratificados para MAS.
  • Herramientas y frameworks para el desarrollo de MAS (ej., JADE, SPADE).

Comunicación y Coordinación entre Agentes

  • Protocolos y lenguajes de comunicación (ej., FIPA ACL).
  • Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización.
  • Comportamiento emergente y autoorganización en MAS.

Teoría de Juegos y Toma de Decisiones

  • Fundamentos de la teoría de juegos para MAS.
  • Estrategias cooperativas frente a competitivas.
  • Resolución de conflictos entre agentes.

Aprendizaje en Sistemas Multi-Agente

  • Aprendizaje por refuerzo en MAS.
  • Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial.
  • Aprendizaje por transferencia y compartir conocimiento entre agentes.

Desafíos y Temas Avanzados

  • Escalaridad y rendimiento en entornos MAS grandes.
  • Confianza y seguridad en la comunicación de agentes.
  • Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de MAS.

Actividades Prácticas

  • Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos.
  • Simulación de comunicación y coordinación entre agentes en un entorno dinámico.
  • Despliegue de un MAS utilizando un framework como JADE.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos de inteligencia artificial.
  • Competencia en programación con Python.
  • Conocimientos básicos de teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado).

Audiencia

  • Investigadores de IA.
  • Ingenieros de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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