課程簡介

多智能體系統簡介

  • 定義多智能體系統及其應用
  • Agentic AI在自主智能體互動中的作用
  • 多智能體協調中的挑戰

爲多智能體環境開發Agentic AI

  • 設計自主AI智能體
  • 智能體通信與決策策略
  • 多智能體AI的模擬環境

Agentic AI的強化學習

  • 將強化學習應用於多智能體系統
  • 訓練自主智能體以實現自適應行爲
  • 在決策中平衡探索與利用

多智能體系統中的協作與競爭

  • 協作型AI智能體策略
  • 競爭與對抗性AI互動
  • 多智能體環境中的湧現行爲

Agentic AI在機器人及自動化中的應用

  • 機器人中的多智能體協調
  • 羣體智能與去中心化決策
  • 機器人AI應用案例研究

Agentic AI在遊戲開發中的應用

  • 在多智能體模擬中設計AI驅動的NPC
  • 互動AI智能體的行爲建模
  • 動態環境中的即時AI決策

擴展多智能體AI系統

  • 大規模AI互動的性能優化
  • 管理智能體層級與基於角色的決策
  • 將AI智能體與雲環境集成

Agentic AI在多智能體系統中的未來

  • 自主AI協作的新興趨勢
  • 通過深度學習擴展多智能體AI能力
  • 多智能體AI的倫理與監管考量

總結與下一步

最低要求

  • 具備AI模型開發經驗
  • 瞭解多智能體系統概念
  • 熟悉強化學習和AI驅動自動化

受衆

  • 研究自主智能體互動的AI研究人員
  • 設計多智能體協調的機器人工程師
  • 實現AI驅動NPC行爲的遊戲開發者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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