Los multiagentes se vuelven más inteligentes: el equipo de ensueño de la IA

Resumen

Explora cómo los sistemas multiagente evolucionan a través del aprendizaje por refuerzo, el ajuste fino y el razonamiento complejo para crear colaboraciones de inteligencia artificial más inteligentes.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas Multiagente
Visión general de los sistemas multiagente
Aplicaciones y beneficios de las colaboraciones multiagente
Diferencias clave con los sistemas de un solo agente
• Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
Introducción a los conceptos de aprendizaje por refuerzo
Algoritmos clave: Q-learning, SARSA y DDPG
Mecanismos de recompensa en contextos multiagente
• Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL)
Entornos cooperativos vs. competitivos
Técnicas para manejar interacciones multiagente
Entornos parcialmente observables
• Ajuste Fino de Sistemas Multiagente
Aprendizaje por transferencia para sistemas multiagente
Estrategias continuas de ajuste fino
Optimización de hiperparámetros para configuraciones multiagente
• Razonamiento Complejo en Sistemas Multiagente
Incorporación de lógica y razonamiento en agentes
Procesos de planificación y toma de decisiones multiagente
Teoría de juegos e interacciones estratégicas
• Comunicación y Coordinación
Protocolos para la comunicación entre agentes
Estrategias de coordinación en sistemas distribuidos
Asignación de roles y distribución de tareas
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Revisión de aplicaciones de vanguardia actuales (por ejemplo, vehículos autónomos, redes inteligentes)
Lecciones aprendidas de implementaciones en el mundo real
• Desafíos y Direcciones Futuras
Desafíos de escalabilidad y computacionales
Consideraciones éticas y preocupaciones de seguridad
Tendencias futuras en la investigación y aplicaciones multiagente
• Proyecto Final
Diseño de un sistema multiagente simple
Implementación de técnicas de aprendizaje por refuerzo
Evaluación del rendimiento y la efectividad de la colaboración

Asignaturas

Ciencias de la Computación