Agentic AI in Multi-Agent Systems

• Doświadczenie w tworzeniu modeli AI
• Zrozumienie koncepcji systemów wieloagentowych
• Znajomość uczenia ze wzmocnieniem i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji

Odbiorcy

• Badacze sztucznej inteligencji badający interakcje autonomicznych agentów
• [Inżynierowie projektujący koordynację wieloagentową
• Twórcy gier implementujący zachowanie NPC oparte na sztucznej inteligencji

Agentic AI odgrywa kluczową rolę w systemach wieloagentowych, umożliwiając autonomicznym agentom interakcję, współpracę i podejmowanie decyzji w złożonych środowiskach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą rozwijać i optymalizować systemy wieloagentowe przy użyciu frameworków Agentic AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Agentic AI w środowiskach wieloagentowych.
• Rozwijać agentów opartych na sztucznej inteligencji, którzy współdziałają autonomicznie.
• Wdrożyć uczenie się ze wzmocnieniem dla adaptacyjnego zachowania AI.
• Optymalizować współpracę i rywalizację wielu agentów.
• Zastosuj Agentic AI w robotyce, grach i automatyzacji przedsiębiorstw.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do systemów wieloagentowych

• Definiowanie systemów wieloagentowych i ich zastosowań
• Rola Agentic AI w interakcjach autonomicznych agentów
• Wyzwania związane z koordynacją wielu agentów

Rozwijanie Agentic AI dla środowisk wieloagentowych

• Projektowanie autonomicznych agentów AI
• Komunikacja agentów i strategie podejmowania decyzji
• Środowiska symulacyjne dla wieloagentowej sztucznej inteligencji

Reinforcement Learning dla Agentic AI

• Zastosowanie uczenia ze wzmocnieniem w systemach wieloagentowych
• Szkolenie autonomicznych agentów pod kątem zachowań adaptacyjnych
• Równoważenie eksploracji i eksploatacji w podejmowaniu decyzji

Collaboration i konkurencja w systemach wieloagentowych

• Strategie współpracujących agentów AI
• Konkurencyjne i kontradyktoryjne interakcje AI
• Pojawiające się zachowania w środowiskach wieloagentowych

Agentic AI w Robotics i Automatyzacja

• Koordynacja wieloagentowa w robotyce
• Inteligencja roju i zdecentralizowane podejmowanie decyzji
• Studia przypadków w aplikacjach zrobotyzowanej sztucznej inteligencji

Agentic AI w Game Development

• Projektowanie NPC opartych na sztucznej inteligencji w symulacjach wieloagentowych
• Modelowanie zachowań dla interaktywnych agentów AI
• Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w dynamicznych środowiskach

Skalowanie wieloagentowych systemów sztucznej inteligencji

• Optymalizacja wydajności dla interakcji AI na dużą skalę
• Zarządzanie hierarchiami agentów i podejmowanie decyzji w oparciu o role
• Integracja agentów AI ze środowiskami opartymi na chmurze

Przyszłość systemów wieloagentowych z Agentic AI

• Pojawiające się trendy w autonomicznej współpracy AI
• Rozszerzanie możliwości wieloagentowej sztucznej inteligencji dzięki głębokiemu uczeniu się
• Kwestie etyczne i regulacyjne dotyczące wieloagentowej sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki