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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