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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agenten-Systeme
- Definition von Multi-Agenten-Systemen und deren Anwendungen
- Rolle der Agentic AI bei autonomen Agenteninteraktionen
- Herausforderungen in der Multi-Agenten-Koordination
Entwicklung von Agentic AI für Multi-Agenten-Umgebungen
- Entwurf autonomer KI-Agenten
- Kommunikations- und Entscheidungsstrategien der Agenten
- Simulationsumgebungen für Multi-Agenten-KI
Reinforcement Learning für Agentic AI
- Anwendung von Reinforcement Learning auf Multi-Agenten-Systeme
- Schulung autonomer Agenten für adaptives Verhalten
- Ausbalancieren von Exploration und Exploitation bei Entscheidungsprozessen
Zusammenarbeit und Wettbewerb in Multi-Agenten-Systemen
- Strategien kooperativer KI-Agenten
- Wettbewerbs- und adversarielle KI-Interaktionen
- Emergente Verhaltensweisen in Multi-Agenten-Umgebungen
Agentic AI in Robotik und Automatisierung
- Multi-Agenten-Koordination in der Robotik
- Schwarmintelligenz und dezentrale Entscheidungsfindung
- Fallstudien zu robotischen KI-Anwendungen
Agentic AI in der Spieleentwicklung
- Entwurf von KI-gesteuerten NPCs in Multi-Agenten-Simulationen
- Verhaltensmodellierung für interaktive KI-Agenten
- Echtzeit-KI-Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen
Skalierung von Multi-Agenten-KI-Systemen
- Leistungsoptimierung für großskalige KI-Interaktionen
- Verwaltung von Agentenhierarchien und rollenbasierter Entscheidungsfindung
- Integration von KI-Agenten in cloudbasierte Umgebungen
Zukunft von Multi-Agenten-Systemen mit Agentic AI
- Aufkommende Trends in der autonomen KI-Zusammenarbeit
- Erweiterung der Multi-Agenten-KI-Fähigkeiten durch Deep Learning
- Ethische und regulatorische Aspekte von Multi-Agenten-KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen
- Verständnis von Multi-Agenten-Systemkonzepten
- Vertrautheit mit Reinforcement Learning und KI-gesteuerter Automatisierung
Zielgruppe
- KI-Forscher, die autonome Agenteninteraktionen untersuchen
- Robotikingenieure, die Multi-Agenten-Koordination entwerfen
- Game-Entwickler, die KI-gesteuertes NPC-Verhalten implementieren
Erfahrungsberichte (1)
praktische Übungen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Maschinelle Übersetzung
