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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Visión general de los sistemas multiagente (MAS).
- Aplicaciones de los MAS en dominios del mundo real.
- Comparación con sistemas de agente único.
Arquitecturas para Sistemas Multiagente
- Arquitecturas centralizadas frente a descentralizadas.
- Enfoques híbridos y por capas para MAS.
- Herramientas y marcos de trabajo para el 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 transferible y compartición de conocimiento entre agentes.
Desafíos y Temas Avanzados
- Escalabilidad y rendimiento en entornos MAS grandes.
- Confianza y seguridad en la comunicación entre agentes.
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo de MAS.
Actividades Prácticas
- Implementación de un MAS básico para 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 Siguientes Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de conceptos de inteligencia artificial.
- Dominio en programación con Python.
- Familiaridad con la teoría de juegos y sistemas distribuidos (recomendado).
Audiencia
- Investigadores de IA.
- Ingenieros de IA.
14 Horas
