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코스 개요
다중 에이전트 시스템 소개
- 다중 에이전트 시스템의 정의 및 응용
- 자율적 에이전트 상호 작용에서 에이전틱 AI의 역할
- 다중 에이전트 조정의 문제점
다중 에이전트 환경을 위한 에이전틱 AI 개발
- 자율적 AI 에이전트 설계
- 에이전트 간 의사소통 및 의사 결정 전략
- 다중 에이전트 AI를 위한 시뮬레이션 환경
강화 학습을 통한 에이전틱 AI
- 다중 에이전트 시스템에서 강화 학습 적용
- 적응형 행동을 위한 자율적 에이전트 훈련
- 의사 결정에서 탐색과 활용의 균형 맞추기
다중 에이전트 시스템에서의 협력과 경쟁
- 협동적 AI 에이전트 전략
- 경쟁적 및 적대적인 AI 상호 작용
- 다중 에이전트 환경에서의 출현 행동
로보틱스와 자동화에서의 에이전틱 AI
- 로봇 공학에서의 다중 에이전트 조정
- 무리 지능 및 분산된 의사 결정
- 로봇 AI 응용 사례 연구
게임 개발에서의 에이전틱 AI
- 다중 에이전트 시뮬레이션에서 AI 구동 NPC 설계
- 상호 작용적 AI 에이전트를 위한 행동 모델링
- 동적인 환경에서 실시간 AI 의사 결정
다중 에이전트 AI 시스템 확장
- 대규모 AI 상호 작용을 위한 성능 최적화
- 에이전트 계층 및 역할 기반 의사 결정 관리
- 클라우드 환경과의 AI 에이전트 통합
에이전틱 AI를 활용한 다중 에이전트 시스템의 미래
- 자율적 AI 협력에서의 새로운 동향
- 딥 러닝을 통한 다중 에이전트 AI 능력 확장
- 다중 에이전트 AI의 윤리적 및 규제적 고려사항
요약 및 다음 단계
요건
- AI 모델 개발 경험
- 다중 에이전트 시스템 개념 이해
- 강화 학습 및 AI 구동 자동화에 대한 이해
대상자
- 자율적 에이전트 상호 작용을 연구하는 AI 연구원
- 다중 에이전트 조정을 설계하는 로봇 공학자
- AI 구동 NPC 행동을 구현하는 게임 개발자
14 시간
회원 평가 (1)
실용적인 연습
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
기계 번역됨