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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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