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Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agenten-Systeme

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

Architekturen für Multi-Agenten-Systeme

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

Kommunikation und Koordination von Agenten

  • Kommunikationsprotokolle und -sprachen (z.B. FIPA ACL)
  • Koordinationstechniken: Planung, Verhandlung und Synchronisation
  • 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-Agenten-Systemen

  • Verstärkungslernen (Reinforcement Learning) in MAS
  • Kollaborative und adversaryische Lern dynamiken
  • Transferlernen und Wissensaustausch zwischen Agenten

Herausforderungen und fortgeschrittene Themen

  • Skalierbarkeit und Leistung in grossen MAS-Umgebungen
  • Vertrauen und Sicherheit in der Agentenkommunikation
  • Ethische Überlegungen und Implikationen 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 mit einem Framework wie JADE

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Solides Verständnis von Konzepten der Künstlichen Intelligenz
  • Sichere Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Spieltheorie und verteilten Systemen (empfohlen)

Zielgruppe

  • KI-Forschende
  • KI-Ingenieure
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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