コース概要

マルチエージェントシステムの導入

  • マルチエージェントシステム (MAS) の概要
  • 現実世界の領域におけるMASの応用
  • 単一エージェントシステムとの比較

マルチエージェントシステムのアーキテクチャ

  • 中央集権型と分散型のアーキテクチャ
  • MASにおけるハイブリッドおよび階層的アプローチ
  • MAS開発用のツールとフレームワーク(例:JADE, SPADE)

エージェント間のコミュニケーションと調整

  • 通信プロトコルと言語(例:FIPA ACL)
  • 計画、交渉、同期などの調整技術
  • MASにおける新規性と自己組織化

ゲーム理論と意思決定

  • MAS向けのゲーム理論の基礎
  • 協調戦略と競争戦略
  • エージェント間の衝突解決

マルチエージェントシステムにおける学習

  • MASにおける強化学習
  • 共同および対抗的な学習動態
  • エージェント間の転移学習と知識共有

課題と高度なトピック

  • 大規模MAS環境でのスケーラビリティとパフォーマンス
  • エージェント間の通信における信頼とセキュリティ
  • MAS開発の倫理的配慮と影響

手動活動

  • 資源割り当て用の基本的なMASの実装
  • 動的環境でのエージェント間コミュニケーションと調整のシミュレーション
  • JADEなどのフレームワークを使用したMASの展開

まとめと次の一歩

要求

  • 人工知能概念の確固とした理解
  • Pythonプログラミングのスキル
  • ゲーム理論と分散システムへの熟悉度(推奨)

対象者

  • AI研究者
  • AIエンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー