Schulungsübersicht

Einführung in Mehragentensysteme

  • Definition von Mehragentensystemen und deren Anwendungen
  • Rolle der Agentic AI bei autonomen Agenteninteraktionen
  • Herausforderungen in der Koordination von Mehragentensystemen

Entwicklung von Agentic AI für Mehragentenumgebungen

  • Design von autonomen künstlichen Intelligenz-Agenten
  • Agentenkommunikation und Entscheidungsstrategien
  • Simulationsumgebungen für Mehragenten-AI

Reinforcement Learning für Agentic AI

  • Anwendung des Reinforcement Learnings in Mehragentensystemen
  • Schulung von autonomen Agenten für anpassendes Verhalten
  • Balancieren zwischen Explorations- und Exploitationsstrategien in der Entscheidungsfindung

Zusammenarbeit und Wettbewerb in Mehragentensystemen

  • Kooperative Strategien für künstliche Intelligenz-Agenten
  • Wettbewerbs- und adversarische AI-Interaktionen
  • Emergente Verhaltensweisen in Mehragentenumgebungen

Agentic AI in Robotik und Automatisierung

  • Mehragenten-Koordination in der Robotik
  • Schwarmintelligenz und dezentrale Entscheidungsfindung
  • Fallstudien zu Anwendungen von robotischer AI

Agentic AI in der Spieleentwicklung

  • Design von AI-gestützten NPCs in Mehragentensimulationen
  • Verhaltensmodellierung für interaktive künstliche Intelligenz-Agenten
  • Echtzeit-Entscheidungsfindung von AI in dynamischen Umgebungen

Skalierung von Mehragenten-AI-Systemen

  • Performanceoptimierung für große AI-Interaktionen
  • Management von Agentenhierarchien und rollenbasierter Entscheidungsfindung
  • Integration von AI-Agenten in cloudbasierte Umgebungen

Zukunft von Mehragentensystemen mit Agentic AI

  • Entstehende Trends bei autonomen KI-Kooperationen
  • Erweiterung der Möglichkeiten von mehragentiger KI durch tiefes Lernen
  • Ethische und regulatorische Überlegungen zu Mehragentensystemen mit KI

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Entwicklung von AI-Modellen
  • Verständnis von Konzepten in Mehragentensystemen
  • Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning und AI-gestützter Automatisierung

Zielgruppe

  • AI-Forscher, die autonome Agenteninteraktionen untersuchen
  • Robotik-Ingenieure, die Mehragenten-Koordination entwerfen
  • Spieleentwickler, die AI-gestütztes NPC-Verhalten implementieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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