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 在自主智能體交互中的作用
  • 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
  • 智能體溝通與決策策略
  • 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
  • 訓練自主智能體以適應行爲
  • 決策中探索與利用的平衡

多智能體系統中的協作與競爭

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

Agentic AI 在機器人技術與自動化中的應用

  • 機器人技術中的多智能體協調
  • 羣體智能與分散決策
  • 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
  • 交互式 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 交互的性能優化
  • 管理智能體層次結構與基於角色的決策
  • 將 AI 智能體與基於雲的環境集成

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
  • 理解多智能體系統概念
  • 熟悉強化學習和AI驅動的自動化

受衆

  • 研究自主智能體交互的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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