Course Outline

다중 에이전트 시스템 소개

  • 다중 에이전트 시스템(MAS) 개요
  • 실제 도메인에서의 MAS 응용 프로그램
  • 단일 에이전트 시스템과의 비교

다중 에이전트 시스템을 위한 아키텍처

  • 중앙집중형 아키텍처와 분산형 아키텍처
  • MAS에 대한 하이브리드 및 계층적 접근 방식
  • MAS 개발을 위한 도구 및 프레임워크(예: JADE, SPADE)

에이전트Communication와 조정

  • Communication 프로토콜 및 언어(예: FIPA ACL)
  • 조정 기술: 계획, 협상 및 동기화
  • MAS에서의 새로운 행동과 자기 조직화

게임 이론과 의사 결정

  • MAS를 위한 게임 이론의 기초
  • 협력 전략 대 경쟁 전략
  • 에이전트 간 갈등 해결

다중 에이전트 시스템에서의 학습

  • MAS에서의 강화 학습
  • 협력적이고 적대적인 학습 역학
  • 에이전트 간 학습 및 지식 공유 전환

도전과제와 고급 주제

  • Scala대규모 MAS 환경에서의 능력 및 성능
  • 에이전트 커뮤니케이션에서의 신뢰와 보안
  • MAS 개발의 윤리적 고려 사항 및 의미

핸즈온 Activities

  • 자원 할당을 위한 기본 MAS 구현
  • 동적 환경에서 에이전트 커뮤니케이션 및 조정 시뮬레이션
  • JADE와 같은 프레임워크를 사용하여 MAS 배포

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능 개념에 대한 확실한 이해
  • Python 프로그래밍에 능숙함
  • 게임 이론 및 분산 시스템에 대한 지식(권장)

청중

  • AI 연구자
  • AI 엔지니어
 14 Hours

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