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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Resumen de los Sistemas Multiagente (MAS).
- Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real.
- Comparación con sistemas de agente único.
Arquitecturas para Sistemas Multiagente
- Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas.
- Enfoques híbridos y en capas para MAS.
- Herramientas y marcos de desarrollo de MAS (por ejemplo, JADE, SPADE).
Comunicación y coordinación entre agentes
- Protocolos y lenguajes de comunicación (por ejemplo, FIPA ACL).
- Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización.
- Comportamiento emergente y autoorganización en MAS.
Teoría de juegos y toma de decisiones
- Fundamentos de la teoría de juegos para MAS.
- Estrategias cooperativas frente a competitivas.
- Resolución de conflictos entre agentes.
Aprendizaje en Sistemas Multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en MAS.
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y adversarial.
- Aprendizaje por transferencia y compartición de conocimientos entre agentes.
Desafíos y temas avanzados
- Escalabilidad y rendimiento en entornos MAS grandes.
- Confianza y seguridad en la comunicación de agentes.
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de MAS.
Actividades prácticas
- Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos.
- Simulación de comunicación y coordinación entre agentes en un entorno dinámico.
- Despliegue de un MAS utilizando un marco como JADE.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de conceptos de inteligencia artificial.
- Proficiencia en programación Python.
- Familiaridad con la teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado).
Audiencia
- Investigadores de IA.
- Ingenieros de IA.
14 Horas
