Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agentensysteme

  • Definition von Multi-Agentensystemen und ihre Anwendungen
  • Die Rolle der agenterischen KI bei autonomen Agenteninteraktionen
  • Herausforderungen bei der Koordination mehrerer Agenten

Entwicklung von agenterischer KI für Multi-Agenten-Umgebungen

  • Gestaltung autonomer AI-Agenten
  • Kommunikation und Entscheidungsstrategien der Agenten
  • Simulationsumgebungen für multi-agenten KI

Machine Learning mit Rückmeldung für agenterische KI

  • Anwendung von Reinforcement Learning auf Multi-Agentensysteme
  • Training autonomer Agenten für adaptive Verhaltensweisen
  • Ausbalancieren von Exploration und Exploitation in der Entscheidungsfindung

Zusammenarbeit und Wettbewerb in Multi-Agentensystemen

  • Kooperative Strategien für KI-Agenten
  • Wettbewerbs- und konträrer AI-Interaktionen
  • Emergierende Verhaltensweisen in multi-agenten Umgebungen

Agenterische KI in Robotik und Automatisierung

  • Multi-Agenten-Koordination in der Robotik
  • Schwarmintelligenz und dezentrale Entscheidungsfindung
  • Fallstudien zu robotischer KI-Anwendungen

Agenterische KI in der Spieleentwicklung

  • Gestaltung AI-getriebener NPCs in multi-agenten Simulationen
  • Verhaltensmodellierung für interaktive AI-Agenten
  • Echtzeit-Entscheidungsfindung von KI in dynamischen Umgebungen

Skalieren von Multi-Agenten-AI-Systemen

  • Leistungssteigerung für umfangreiche AI-Interaktionen
  • Verwaltung von Agentenhierarchien und rollenbasierter Entscheidungsfindung
  • Integration von AI-Agenten in Cloud-Umgebungen

Zukunft von Multi-Agentensystemen mit agenterischer KI

  • Entstehende Trends bei autonomen Kollaboration der KI
  • Erweiterung der Fähigkeiten multi-agenter AI durch Tiefenerkennungsverfahren
  • Ethische und rechtliche Überlegungen zu multiagenten AI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung im Entwickeln von AI-Modellen
  • Verständnis der Konzepte mehrerer Agentensysteme
  • Kenntnisse in der Ausbildung durch Belohnung und AI-gesteuerter Automatisierung

Zielpublikum

  • AI-Forscher, die interaktionsfähige autonome Agenten untersuchen
  • Robotik-Ingenieure, die mehrere Agenten koordinieren
  • Spieleentwickler, die AI-gesteuertes NPC-Verhalten umsetzen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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