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課程簡介
多智能體系統簡介
- 定義多智能體系統及其應用場景。
- 自主式AI在自主代理互動中的作用。
- 多智能體協調面臨的挑戰。
為多智能體環境開發自主式AI
- 設計自主AI代理。
- 代理間的溝通與決策策略。
- 用於多智能體AI的模擬環境。
用於自主式AI的強化學習
- 將強化學習應用於多智能體系統。
- 訓練自主代理以實現適應性行為。
- 在決策中平衡探索與利用。
多智能體系統中的協作與競爭
- 合作型AI代理策略。
- 競爭性與對抗性AI互動。
- 多智能體環境中的湧現行為。
機器人與自動化領域的自主式AI
- 機器人領域的多智能體協調。
- 群集智能與去中心化決策。
- 機器人AI應用案例研究。
遊戲開發領域的自主式AI
- 在多智能體模擬中設計AI驅動的NPC。
- 互動型AI代理的行為建模。
- 動態環境中的即時AI決策。
擴展多智能體AI系統
- 大規模AI互動的效能優化。
- 管理代理層級結構與基於角色的決策。
- 將AI代理整合至雲端環境。
結合自主式AI的多智能體系統未來展望
- 自主AI協作的新興趨勢。
- 透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。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備AI模型開發經驗。
- 理解多智能體系統的概念。
- 熟悉強化學習及AI驅動自動化技術。
受眾
- 研究自主代理互動的AI研究人員。
- 設計多智能體協調機制的機器人工程師。
- 實施AI驅動NPC行為的遊戲開發人員。
14 小時
客戶評論 (1)
實踐練習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
機器翻譯