开发多智能体系统 培训
多智慧体系统 （MAS） 是人工智慧的一个前沿领域，多个 AI 智慧体在动态环境中进行协作或竞争。
这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向高级 AI 专业人员，他们希望掌握设计、构建和部署 MAS 的技能，以解决复杂的实际问题。
在本次培训结束时，参与者将能够：
- 了解多代理系统架构的原理。
- 在 MAS 中实施沟通、协调和决策策略。
- 应用博弈论对代理交互进行建模并解决冲突。
- 利用 JADE 等框架创建可扩展的 MAS 解决方案。
- 解决 MAS 中的可扩充性、信任和紧急行为等挑战。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。
感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
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课程时长 14 小时
课程大纲
多代理系统简介
- 多代理系统 （MAS） 概述
- MAS 在实际领域的应用
- 与单药系统的比较
多代理系统的架构
- 集中式架构与分散式架构
- MAS 的混合和分层方法
- 用于 MAS 开发的工具和框架（例如 JADE、SPADE）
代理 Communication 和协调
- Communication 协定和语言（例如 FIPA ACL）
- 协调技术：规划、协商和同步
- MAS 中的紧急行为和自组织
博弈论与决策
- MAS 博弈论基础知识
- 合作策略与竞争策略
- 解决代理之间的冲突
在多智慧体系统中学习
- MAS 中的强化学习
- 协作和对抗性学习动态
- 座席之间的学习和知识共用
挑战和高级主题
- Scala大型 MAS 环境中的性能和性能
- 代理通信中的信任和安全性
- MAS 开发的伦理考虑和影响
动手实践 Activities
- 实现用于资源分配的基本 MAS
- 在动态环境中类比座席的通信和协调
- 使用 JADE 等框架部署 MAS
总结和后续步骤
要求
- 对人工智慧概念有扎实的理解
- 精通 Python 个程式设计
- 熟悉博弈论和分散式系统（推荐）
观众
- AI 研究人员
- AI 工程师
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china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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