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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

  • マルチエージェントシステム(MAS)の基本説明
  • 現実世界におけるMASの応用例
  • 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

  • 集中型と分散型アーキテクチャの違い
  • MAS構築におけるハイブリッドおよび階層的アプローチ
  • MAS開発用ツールやフレームワーク(JADE、SPADEなど)

エージェント間のコミュニケーションと調整

  • 通信プロトコルおよび言語(FIPA ACLなど)
  • 計画立案・交渉・同期化といった調整技術
  • MASにおける自発的振る舞いや自己組織化現象

ゲーム理論と意思決定

  • MASにおけるゲーム理論の基礎知識
  • 協力型および競争型戦略の比較
  • エージェント間での衝突解消手法

マルチエージェントシステムにおける学習

  • MASにおける強化学習の活用
  • 協調的および対立的な学習動態
  • エージェント間での知識移転や情報共有手法

課題と高度なトピック

  • 大規模MAS環境におけるスケーラビリティと性能の最適化
  • エージェント通信における信頼性およびセキュリティ対策
  • MAS開発に伴う倫理的課題や影響について理解する

実践演習

  • 資源配分を目的とした基本的なMASの実装
  • 動的環境下におけるエージェント間コミュニケーションおよび調整のシミュレーション
  • JADEなどのフレームワークを用いたMASの展開体験

まとめと今後の取り組みについて

要求

  • 人工知能に関する基礎的な理解があること
  • Pythonプログラミングが習熟していること
  • ゲーム理論および分散システムの概要に触れた経験があることが望ましい

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

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