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Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Définition des systèmes multi-agents et de leurs applications
- Rôle de Agentic AI dans les interactions entre agents autonomes
- Défis en matière de coordination multi-agents
Développement de Agentic AI pour les environnements multi-agents
- Conception d'agents IA autonomes
- Stratégies de communication et de prise de décision des agents
- Environnements de simulation pour l'IA multi-agents
Reinforcement Learning pour Agentic AI
- Application de l'apprentissage par renforcement aux systèmes multi-agents
- Formation d'agents autonomes pour un comportement adaptatif
- Équilibrer l'exploration et l'exploitation dans la prise de décision
Collaboration et Compétition dans les systèmes multi-agents
- Stratégies coopératives des agents d'IA
- Interactions concurrentielles et antagonistes de l'IA
- Comportements émergents dans les environnements multi-agents
Agentic AI dans Robotics et Automatisation
- Coordination multi-agents en robotique
- Intelligence en essaim et prise de décision décentralisée
- Études de cas sur les applications de l'IA en robotique
Agentic AI in Game Development
- Conception de PNJ pilotés par l'IA dans les simulations multi-agents
- Modélisation du comportement des agents d'IA interactifs
- Prise de décision en temps réel dans des environnements dynamiques
Mise à l'échelle des systèmes d'IA multi-agents
- Optimisation des performances pour les interactions d'IA à grande échelle
- Gestion des hiérarchies d'agents et prise de décision basée sur les rôles
- Intégration d'agents d'IA dans des environnements en nuage
L'avenir des systèmes multi-agents avec Agentic AI
- Tendances émergentes dans la collaboration autonome en matière d'IA
- Extension des capacités de l'IA multi-agents grâce à l'apprentissage en profondeur
- Considérations éthiques et réglementaires pour l'IA multi-agents
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en matière de développement de modèles d'IA
- Compréhension des concepts de systèmes multi-agents
- Familiarité avec l'apprentissage par renforcement et l'automatisation pilotée par l'IA
Audience
- Chercheurs en IA étudiant les interactions entre agents autonomes
- Ingénieurs Robotics concevant la coordination multi-agents
- Développeurs de jeux mettant en œuvre des comportements de PNJ pilotés par l'IA
14 Heures