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Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agent-Systeme

  • Überblick über Agenten, Umgebungen und Interaktionsmodelle
  • Kooperation, Wettbewerb und Autonomie in agentischen Systemen
  • Anwendungen in Logistik, Robotik und Entscheidungsfindung

Kernkonzepte der Agentenarchitektur

  • Reaktive vs. deliberative Agenten
  • Kommunikationsprotokolle und Koordinationsmodelle
  • Wissensrepräsentation und gemeinsamer Zustand

Implementierung von Agenten in Python

  • Aufbau von Agenten mit dem Mesa-Framework
  • Modellierung von Umgebungen und Interaktionen
  • Simulation des Agentenverhaltens und Visualisierung

Koordination und Kommunikation

  • Nachrichtenübermittlung und Shared-Memory-Architekturen
  • Verhandlung, Konsensbildung und Aufgabenzuteilung
  • Koordinationsalgorithmen (Contract Net, marktbasierende Ansätze, Schwarmmodelle)

Lernen und Anpassung in Multi-Agent-Systemen

  • Reinforcement Learning für mehrere Agenten
  • Kooperative versus wettbewerbsorientierte Lern dynamics
  • Verwendung von PettingZoo und Stable-Baselines3 für MARL

Verteiltes Rechnen und Skalierung

  • Verwendung von Ray für verteilte Multi-Agent-Simulationen
  • Verwaltung von Nebenläufigkeit und Synchronisation
  • Parallelisierung der Berechnung und Umgang mit geteilten Ressourcen

Mensch-Agenten-Zusammenarbeit

  • Gestaltung von Schnittstellen für Mensch-in-the-Loop-Koordination
  • Hybride Workflows mit KI-gestützter Entscheidungsunterstützung
  • Ethische und operative Überlegungen

Abschlussprojekt

  • Entwurf und Implementierung eines Multi-Agent-Systems in Python
  • Demonstration von Koordination und Lernen unter den Agenten
  • Präsentation der Simulationsergebnisse und Leistungseinblicke

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Sehr gute Python-Programmierkenntnisse
  • Gute Kenntnisse in Reinforcement Learning oder KI-Agenten-Design
  • Vertrautheit mit verteilten Systemen und Netzwerkkonzepten

Zielgruppe

  • Systemarchitekten, die kollaborative oder verteilte KI-Systeme entwerfen
  • Forscher, die an Koordination und kollektiver Intelligenz arbeiten
  • Ingenieure, die hybride Mensch-Agenten- oder Multi-Agenten-Workflows entwickeln
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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