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Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agent-Systeme
- Definition von Multi-Agent-Systemen und deren Anwendungen
- Rolle der Agentic KI bei autonomen Agenten-Interaktionen
- Herausforderungen in der Koordination von Multi-Agenten
Entwicklung von Agentic KI für Multi-Agent-Umgebungen
- Design autonomer KI-Agenten
- Agentenkommunikation und Entscheidungsfindungsstrategien
- Simulationsumgebungen für Multi-Agenten-KI
Reinforcement Learning für Agentic KI
- Anwendung von Reinforcement Learning auf Multi-Agenten-Systeme
- Training autonomer Agenten für adaptives Verhalten
- Ausgleich von Exploration und Exploitation bei der Entscheidungsfindung
Zusammenarbeit und Wettbewerb in Multi-Agenten-Systemen
- Kooperatives KI-Agenten-Strategien
- Wettbewerbs- und gegnerische KI-Interaktionen
- Emergente Verhaltensweisen in Multi-Agenten-Umgebungen
Agentic KI in Robotik und Automatisierung
- Multi-Agenten-Koordination in der Robotik
- Schwarmintelligenz und dezentrale Entscheidungsfindung
- Fallstudien zu robotischen KI-Anwendungen
Agentic KI in der Spieleentwicklung
- Design 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 umfangreiche KI-Interaktionen
- Verwaltung von Agenten-Hierarchien und rollenbasierter Entscheidungsfindung
- Integration von KI-Agenten mit Cloud-basierten Umgebungen
Zukunft von Multi-Agenten-Systemen mit Agentic KI
- Aufkommende Trends in der autonomen KI-Zusammenarbeit
- Erweiterung der Fähigkeiten von Multi-Agenten-KI durch Deep Learning
- Ethische und regulatorische Überlegungen für Multi-Agenten-KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen
- Verständnis der Konzepte von Multi-Agent-Systemen
- Vertrautheit mit Reinforcement Learning und KI-gesteuerter Automatisierung
Zielgruppe
- KI-Forschende, die autonome Agenten-Interaktionen untersuchen
- Robotikingenieure, die Multi-Agenten-Koordination gestalten
- Spieleentwickler, die KI-gesteuertes NPC-Verhalten implementieren
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
praktische Übungen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Maschinelle Übersetzung
