Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agenten-Systeme

  • Überblick über Multi-Agenten-Systeme (MAS)
  • Anwendungen von MAS in realen Domänen
  • Vergleich mit Ein-Agenten-Systemen

Architekturen für Multi-Agentensysteme

  • Zentralisierte vs. dezentralisierte Architekturen
  • Hybride und geschichtete Ansätze für MAS
  • Werkzeuge und Rahmenwerke für die MAS-Entwicklung (z. B. JADE, SPADE)

Agenten Communication und Koordination

  • Communication Protokolle und Sprachen (z. B. FIPA ACL)
  • Koordinierungstechniken: Planung, Verhandlung und Synchronisation
  • Emergentes Verhalten und Selbstorganisation in MAS

Spieltheorie und Entscheidungsfindung

  • Grundlagen der Spieltheorie für MAS
  • Kooperative vs. kompetitive Strategien
  • Lösung von Konflikten zwischen Agenten

Lernen in Multi-Agenten-Systemen

  • Verstärkendes Lernen in MAS
  • Kollaborative und kontradiktorische Lerndynamik
  • Transferlernen und Wissensaustausch zwischen Agenten

Herausforderungen und fortgeschrittene Themen

  • Scalability und Leistung in großen MAS-Umgebungen
  • Vertrauen und Sicherheit in der Agenten-Kommunikation
  • Ethische Überlegungen und Implikationen der MAS-Entwicklung

Praktische Übungen Activities

  • Implementierung einer grundlegenden MAS für die Ressourcenzuweisung
  • Simulation von Agenten-Kommunikation und -Koordination in einer dynamischen Umgebung
  • Einsatz einer MAS unter Verwendung eines Frameworks wie JADE

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Solides Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz
  • Beherrschung der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Spieltheorie und verteilten Systemen (empfohlen)

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • KI-Ingenieure
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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