開發多智能體系統培訓
多智慧體系統 （MAS） 是人工智慧的一個前沿領域，多個 AI 智慧體在動態環境中進行協作或競爭。
這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向高級 AI 專業人員，他們希望掌握設計、構建和部署 MAS 的技能，以解決複雜的實際問題。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解多代理系統架構的原理。
- 在 MAS 中實施溝通、協調和決策策略。
- 應用博弈論對代理交互進行建模並解決衝突。
- 利用 JADE 等框架創建可擴展的 MAS 解決方案。
- 解決 MAS 中的可擴充性、信任和緊急行為等挑戰。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
多代理系統簡介
- 多代理系統 （MAS） 概述
- MAS 在實際領域的應用
- 與單藥系統的比較
多代理系統的架構
- 集中式架構與分散式架構
- MAS 的混合和分層方法
- 用於 MAS 開發的工具和框架（例如 JADE、SPADE）
代理 Communication 和協調
- Communication 協定和語言（例如 FIPA ACL）
- 協調技術：規劃、協商和同步
- MAS 中的緊急行為和自組織
博弈論與決策
- MAS 博弈論基礎知識
- 合作策略與競爭策略
- 解決代理之間的衝突
在多智慧體系統中學習
- MAS 中的強化學習
- 協作和對抗性學習動態
- 座席之間的學習和知識共用
挑戰和高級主題
- Scala大型 MAS 環境中的性能和性能
- 代理通信中的信任和安全性
- MAS 開發的倫理考慮和影響
動手實踐 Activities
- 實現用於資源分配的基本 MAS
- 在動態環境中類比座席的通信和協調
- 使用 JADE 等框架部署 MAS
總結和後續步驟
最低要求
- 對人工智慧概念有紮實的理解
- 精通 Python 個程式設計
- 熟悉博弈論和分散式系統（推薦）
觀眾
- AI 研究人員
- AI 工程師
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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