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Temario del curso

Introducción a los Sistemas Multiagente

  • Visión general de agentes, entornos y modelos de interacción.
  • Cooperación, competencia y autonomía en sistemas de tipo agente.
  • Aplicaciones en logística, robótica y toma de decisiones.

Conceptos Fundamentales de la Arquitectura de Agentes

  • Agentes reactivos frente a agentes deliberativos.
  • Protocolos de comunicación y modelos de coordinación.
  • Representación del conocimiento y estado compartido.

Implementación de Agentes en Python

  • Construcción de agentes utilizando el framework Mesa.
  • Modelado de entornos e interacciones.
  • Simulación del comportamiento del agente y visualización.

Coordinación y Comunicación

  • Paso de mensajes y arquitecturas de memoria compartida.
  • Negociación, consenso y asignación de tareas.
  • Algoritmos de coordinación (contrato neto, basado en mercado, modelos de enjambre).

Aprendizaje y Adaptación en Sistemas Multiagente

  • Aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes.
  • Dinámicas de aprendizaje cooperativo frente a competitivo.
  • Uso de PettingZoo y Stable-Baselines3 para MARL (Aprendizaje por Refuerzo Multiagente).

Computación Distribuida y Escalabilidad

  • Uso de Ray para simulaciones multiagente distribuidas.
  • Gestión de concurrencia y sincronización.
  • Paralelización del cálculo y manejo de recursos compartidos.

Colaboración Humano-Agente

  • Diseño de interfaces para la coordinación con intervención humana (human-in-the-loop).
  • Flujos de trabajo híbridos con apoyo a la decisión asistido por IA.
  • Consideraciones éticas y operativas.

Proyecto Final (Capstone)

  • Diseñar e implementar un sistema multiagente en Python.
  • Demostrar la coordinación y el aprendizaje entre los agentes.
  • Presentar resultados de simulación e insights sobre el rendimiento.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólida competencia en programación con Python.
  • Buen entendimiento del aprendizaje por refuerzo o del diseño de agentes de IA.
  • Conocimiento familiar con conceptos de sistemas distribuidos y redes.

Audiencia objetivo

  • Arquitectos de sistemas que diseñan sistemas de IA colaborativos o distribuidos.
  • Investigadores que trabajan en coordinación e inteligencia colectiva.
  • Ingenieros que desarrollan flujos de trabajo híbridos humano-agente o multiagente.
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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