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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
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マルチエージェントシステムの定義および応用分野。
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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。
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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
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自律型AIエージェントの設計手順。
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エージェント間通信および意思決定戦略の実装。
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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
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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。
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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。
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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
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協調型AIエージェントの戦略的設計法。
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競合または対立的なAI相互作用の取り扱い方。
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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
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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。
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「群知能」や分散型意思決定機構の実用性評価。
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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
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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。
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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。
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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
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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。
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役割分掌および階層型意思決定構造の適用方法。
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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
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自律的AI協力関係の新規発展傾向。
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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。
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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
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AIモデル開発に関する実務経験があること。
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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。
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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
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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。
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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。
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AI駆動型NPCの挙動実装を行うゲーム開発者。
14 時間
お客様の声 (1)
実践的な演習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI in Multi-Agent Systems
機械翻訳