開發多代理系統培訓
多代理系統（MAS）是人工智慧領域的前沿分支，其中多個 AI 代理在動態環境中進行協作或競爭。
這種由講師主導的即時培訓（線上或線下）旨在幫助進階級別的 AI 專業人士掌握設計、建構和部署解決複雜現實問題之 MAS 的技能。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 理解多代理系統架構的原理。
- 實施在 MAS 中進行溝通、協調和決策的策略。
- 應用博弈論來模擬代理互動並解決衝突。
- 利用像 JADE 這樣的框架建立可擴展的 MAS 解決方案。
- 應對 MAS 中的挑戰，例如可擴展性、信任以及突發行為。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 若要要求此課程的客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
多代理系統導論
- 多代理系統（MAS）概覽
- MAS 在現實領域的應用
- 與單代理系統的比較
多代理系統的架構
- 集中式與分散式架構
- MAS 的混合與分層方法
- MAS 開發的工具與框架（例如：JADE、SPADE）
代理溝通與協調
- 溝通協議與語言（例如：FIPA ACL）
- 協調技術：規劃、談判與同步
- MAS 中的突發行為與自組織
博弈論與決策
- MAS 的博弈論基礎
- 合作與競爭策略
- 解決代理之間的衝突
多代理系統中的學習
- MAS 中的強化學習
- 協作與對抗學習動態
- 代理之間遷移學習與知識共享
挑戰與進階主題
- 大型 MAS 環境中的可擴展性與效能
- 代理溝通中的信任與安全
- MAS 開發的道德考量與影響
實作活動
- 為資源配置實現基礎 MAS
- 在動態環境中模擬代理溝通與協調
- 使用像 JADE 的框架部署 MAS
總結與後續步驟
最低要求
- 對人工智慧概念有扎實的理解
- 精通 Python 程式設計
- 熟悉博弈論與分散式系統（建議）
受眾
- AI 研究員
- AI 工程師
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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即將到來的課程
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