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Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agent-Systeme

  • Überblick über Multi-Agenten-Systeme (MAS)
  • Anwendungen von MAS in realen Anwendungsfeldern
  • Vergleich mit Single-Agenten-Systemen

Architekturen für Multi-Agent-Systeme

  • Zentralisierte vs. dezentralisierte Architekturen
  • Hybride und geschichtete Ansätze für MAS
  • Tools und Rahmenwerke für die MAS-Entwicklung (z.B. JADE, SPADE)

Kommunikation und Koordination von Agenten

  • Kommunikationsprotokolle und -sprachen (z.B. FIPA ACL)
  • Koordinierungstechniken: Planung, Verhandlung und Synchronisierung
  • Emergentes Verhalten und Selbstorganisation in MAS

Spieltheorie und Entscheidungsfindung

  • Grundlagen der Spieltheorie für MAS
  • Kooperative vs. kompetitive Strategien
  • Lösung von Konflikten zwischen Agenten

Lernen in Multi-Agent-Systemen

  • Verstärkungslernen in MAS
  • Zusammenarbeit und konkurrierende Lernprozesse
  • Transferlernen und Wissensaustausch zwischen den Agenten

Herausforderungen und fortgeschrittene Themen

  • Skalierbarkeit und Leistung in großen MAS-Umgebungen
  • Vertrauen und Sicherheit in der Agentenkommunikation
  • Ethische Überlegungen und Auswirkungen der MAS-Entwicklung

Praktische Aktivitäten

  • Implementierung eines grundlegenden MAS für die Ressourcenallokation
  • Simulation der Kommunikation und Koordination von Agenten in einer dynamischen Umgebung
  • Bereitstellung eines MAS unter Verwendung eines Frameworks wie JADE

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Solides Verständnis der Konzepte der künstlichen Intelligenz
  • Kenntnisse in Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Spieltheorie und verteilten Systemen (empfohlen)

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • KI-Ingenieure
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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