연락처 정보

코스 개요

다중 에이전트 시스템 개론

  • 에이전트, 환경 및 상호작용 모델에 대한 개요 설명
  • 에이전트 기반 시스템에서의 협력, 경쟁 및 자율성
  • 물류, 로봇공학 및 의사결정 분야에서의 활용 사례

에이전트 아키텍처의 핵심 개념

  • 반응형 에이전트와 의사결정 기반 에이전트 비교
  • 소통 프로토콜과 협업 모델 설명
  • 지식 표현 방식 및 공유 상태 관리 기법

파이썬을 활용한 에이전트 구현 방법

  • Mesa 프레임워크를 이용해 에이전트 개발하기
  • 환경 모델링 및 에이전트 간 상호작용 시뮬레이션
  • 에이전트 행동의 시각화와 분석 기법

협력 및 소통 메커니즘

  • 메시지 전송 방식과 공유 메모리 구조
  • 합의 도출, 협상 과정 및 작업 할당 기법
  • 계약 네트워크 모델, 시장 기반 접근법, 군집 지능 알고리즘 등 협력 기법 설명

다중 에이전트 시스템에서의 학습 및 적응 기제

  • 여러 에이전트가 함께 수행하는 강화학습 접근법
  • 협력적 혹은 경쟁적 학습 패턴에 대한 분석
  • PettingZoo와 Stable-Baselines3를 활용한 다중 에이전트 강화학습 구현 방법

분산 컴퓨팅과 시스템 확장성 향상 전략

  • Ray 프레임워크를 이용한 대규모 다중 에이전트 시뮬레이션 구현
  • 병렬 처리 및 동기화 관리 기법
  • 자원 분할과 계산 병렬화를 통한 시스템 확장 방안

인간과 에이전트의 협업 방법론

  • 인간 개입형 협력 환경을 위한 인터페이스 설계 기법
  • AI가 지원하는 의사결정 체계와 하이브리드 워크플로우 구성 방법
  • 윤리적 고려사항 및 운영상의 난제들

캡스톤 프로젝트

  • 파이썬을 활용해 다중 에이전트 시스템 설계 및 구현하기
  • 여러 에이전트 간 협력과 학습 현상을 실제로 시연하기
  • 시뮬레이션 결과와 성능 지표를 분석 및 발표하기

요약 및 향후 학습 방향 제시

요건

  • 파이썬 프로그래밍에 대한 충분한 숙련도
  • 강화학습 또는 인공지능 에이전트 설계에 대한 기본적인 이해
  • 분산 시스템 및 네트워크 개념에 대한 기초 지식

수강 대상

  • 협업형 또는 분산형 AI 시스템을 설계하는 시스템 아키텍트
  • 에이전트 간 협력 및 집단 지성 연구에 종사하는 연구자
  • 인간과 에이전트가 결합된 시스템이나 다중 에이전트 워크플로우를 개발하는 엔지니어
 28 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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