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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
