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

참가자 수


참가자당 가격

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