Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в мултагентните системи
- Обзор на агентите, средите и моделите на взаимодействие
- Сътрудничество, конкуренция и автономия в агентните системи
- Приложения в логистиката, роботиката и вземането на решения
Основни концепции на архитектурата на агентите
- Реактивни срещу deliberative (разсъждаващи) агенти
- Протоколи за комуникация и модели на координация
- Представяне на знанията и споделяно състояние
Реализиране на агенти в Python
- Създаване на агенти с помощта на рамката Mesa
- Моделуване на среди и взаимодействия
- Симулиране на поведението на агентите и визуализация
Координация и комуникация
- Прехвърляне на съобщения и архитектури с споделена памет
- Преговори, консенсус и разпределение на задачи
- Алгоритми за координация (contract net, базирани на пазар, модели на рои)
Научаване и адаптация в мултагентните системи
- Обучение чрез подкрепление за множество агенти
- Кооперативни срещу конкурентни динамични процеси на учене
- Използване на PettingZoo и Stable-Baselines3 за MARL
Разпределени изчисления и мащобиране
- Използване на Ray за разпределени мултагентни симулации
- Управление на конкурентност и синхронизация
- Паралелизиране на изчисленията и управление на споделени ресурси
Човешко-агентно сътрудничество
- Проектиране на интерфейси за координация с участие на човек (human-in-the-loop)
- Хибридни работни процеси с AI-подпомагане при вземане на решения
- Етични и оперативни съображения
Финален проект
- Проектиране и реализиране на мултагентна система в Python
- Демонстрация на координация и учене между агентите
- Представяне на резултатите от симулацията и наблюдения за производителността
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Силно владение на програмирането на Python
- Добра представа за обучението чрез подкрепление или проектирането на AI агенти
- Запознатост с разпределените системи и мрежовите концепции
Целева аудитория
- Системни архитекти, проектиращи кооперативни или разпределени AI системи
- Изследователи, работещи върху координацията и колективния интелект
- Инженери, разработващи хибридни човешки-агентни или мултагентни работни процеси
28 Часа
