Developing Multi-Agent Systems 교육 과정
다중 에이전트 시스템(MAS)은 여러 AI 에이전트가 동적 환경 내에서 협업하거나 경쟁하는 최첨단 인공지능 분야입니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하는 MAS를 설계, 구축, 배포하는 기술을 익히고자 하는 고급 AI 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 다중 에이전트 시스템 아키텍처의 원리를 이해합니다.
- MAS에서 의사소통, 조정, 의사결정을 위한 전략을 구현합니다.
- 게임 이론을 적용하여 에이전트 상호작용을 모델링하고 갈등을 해결합니다.
- JADE와 같은 프레임워크를 활용하여 확장 가능한 MAS 솔루션을 만드세요.
- MAS의 확장성, 신뢰, 새로운 동작과 같은 과제를 해결합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
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
Open Training Courses require 5+ participants.
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- Grok AI을 엔터프라이즈 시스템 및 자동화 도구와 통합합니다.
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- Read AI을 주요 플랫폼의 회의에 설정하고 구성합니다.
- 자동으로 회의 요약을 생성하고 행동 사항을 식별합니다.
- Read AI이 제공하는 참여도 및 감성 분석을 해석합니다.
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- Read AI을 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로를 설계합니다.
- 회의 부담을 줄이기 위해 자동화된 후속 조치와 문서화를 수행합니다.
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