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코스 개요
다중 에이전트 시스템 소개
- 다중 에이전트 시스템의 정의 및 응용 분야
- 자율적 에이전트 상호작용에서 에이전틱 AI의 역할
- 다중 에이전트 협력 시 발생하는 어려움
다중 에이전트 환경을 위한 에이전틱 AI 개발
- 자율적 AI 에이전트 설계 방법
- 에이전트 간 커뮤니케이션 및 의사결정 전략
- 다중 에이전트 AI용 시뮬레이션 환경 구축
에이전틱 AI를 위한 강화학습 활용
- 다중 에이전트 시스템에서의 강화학습 적용 방안
- 적응형 행동을 보이는 자율적 에이전트 훈련 방법
- 의사결정 과정에서 탐색과 활용의 균형 유지 방안
다중 에이전트 시스템 내 협력 및 경쟁 메커니즘
- 협력적 AI 에이전트 전략 개발
- 경쟁적, 대립적 관계에 있는 AI 간 상호작용 모델링
- 다중 에이전트 환경에서 나타나는 새로운 행동 양상
로봇공학 및 자동화 분야에서의 에이전틱 AI 활용
- 로봇 간 협력 시스템 설계 방안
- 군체 지능과 분산형 의사결정 체계 구현
- 로봇 AI 응용 사례 분석
게임 개발 영역에서의 에이전틱 AI 적용
- 다중 에이전트 시뮬레이션 내 AI 기반 NPC 설계 방법
- 상호작용형 AI 에이전트의 행동 모델링 방식
- 동적 환경에서 실시간 AI 의사결정 구현 기법
대규모 다중 에이전트 AI 시스템 확장 전략
- 대규모 환경에서의 AI 상호작용 성능 최적화 방안
- 에이전트 계층 구조 및 역할 기반 의사결정 관리
- 클라우드 환경과 AI 에이전트의 통합 방안
에이전틱 AI와 함께하는 다중 에이전트 시스템의 미래 전망
- 자율적 AI 협력 기술의 신규 동향 탐색
- 딥러닝을 통한 다중 에이전트 AI 역량 확장 가능성
- 다중 에이전트 AI와 관련된 윤리적·규제적 고려사항
요약 및 향후 발전 방향
요건
- AI 모델 개발 경험
- 다중 에이전트 시스템 개념에 대한 이해
- 강화학습 및 AI 기반 자동화 관련 지식과 친숙함
수강 대상
- 자율적 에이전트 상호작용을 연구하는 AI 연구자
- 다중 에이전트 협력 시스템을 설계하는 로봇공학 엔지니어
- AI 기반 NPC 행동 구현에 관심 있는 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
