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コース概要

マルチエージェントシステムの概要説明

  • マルチエージェントシステムの定義および応用分野。
  • 自律的エージェント間相互作用におけるエージェンティックAIの役割。
  • マルチエージェント協調制御に伴う課題点。

マルチエージェント環境向けエージェンティックAIの開発手法

  • 自律型AIエージェントの設計手順。
  • エージェント間通信および意思決定戦略の実装。
  • マルチエージェントAI用シミュレーション環境の構築方法。

エージェンティックAIにおける強化学習の活用

  • マルチエージェントシステムに対する強化学習手法の導入法。
  • 適応的挙動を実現すべく自律型エージェントを訓練する手順。
  • 意思決定プロセスにおける探索と利用のバランス調整方法。

マルチエージェントシステム内での協力・競争関係の管理

  • 協調型AIエージェントの戦略的設計法。
  • 競合または対立的なAI相互作用の取り扱い方。
  • マルチエージェント環境で現れる新たな挙動パターンの解釈法。

ロボティクスおよび自動化分野でのエージェンティックAI応用

  • ロボット間協調制御に向けたマルチエージェント設計例。
  • 「群知能」や分散型意思決定機構の実用性評価。
  • ロボティクス分野におけるAI応用例の考察事項。

ゲーム開発現場でのエージェンティックAI活用

  • ​マルチエージェントシミュレーション内で利用するAI駆動型NPCの設計法。
  • インタラクティブなAIエージェント挙動のモデリング手法。
  • 動的環境下で適時的かつ正確に意思決定を行うための仕組み。

大規模マルチエージェントAIシステムの拡張手法

  • 多数のAIエージェントが存在する環境下でのパフォーマンス向上策。
  • ​役割分掌および階層型意思決定構造の適用方法。
  • クラウド基盤を活用したAIエージェント統合手法。

今後のマルチエージェントシステムおよびエージェンティックAIの展望

  • 自律的AI協力関係の新規発展傾向。
  • ​ディープラーニングを取り入れたマルチエージェント能力拡張手法。
  • 社会的責任および法規制上の観点から見たマルチエージェントAIへの配慮事項。

まとめおよび今後の取り組み方針説明

要求

  • AIモデル開発に関する実務経験があること。
  • マルチエージェントシステムの基本概念を理解していること。
  • 強化学習およびAI駆動型自動化技術への知見があること。

対象となる受講者層

  • 自律的なエージェント間相互作用の研究に取り組むAI研究者。
  • マルチエージェント協調制御を設計するロボット工学技術者。
  • AI駆動型NPCの挙動実装を行うゲーム開発者。
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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