聯繫我們

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

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類