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コース概要

マルチエージェントシステム入門

  • エージェント、環境、相互作用モデルの概要
  • 協力・競争・自律性の概念とその関係性
  • 物流・ロボット工学・意思決定分野での応用例

エージェントアーキテクチャの基礎概念

  • 反応型エージェントと計画型エージェントの違い
  • 通信プロトコルと協調制御モデルの解説
  • 知識表現手法と共有状態の管理方法

Pythonによるエージェント実装手法

  • Mesaフレームワークを用いたエージェント開発手順
  • 環境モデルと相互作用のシミュレーション技法
  • エージェント行動の可視化手法とシミュレーションツール利用法

協調制御とコミュニケーション技法

  • メッセージ交換方式と共有メモリを用いたアーキテクチャ
  • 交渉・合意形成・タスク割り当ての仕組み
  • 契約ネット・市場型アルゴリズム・群れモデルなどの協調手法

マルチエージェント環境における学習と適応メカニズム

  • 複数エージェント向けの強化学習手法の解説
  • 協力的および競争的な学習パターンの特徴と違い
  • PettingZooやStable-Baselines3を活用したマルチエージェント強化学習の実践方法

分散計算技術とスケーラビリティ確保手法

  • Rayを用いた大規模なマルチエージェントシミュレーションの実装手順
  • 並列処理と同期制御に関する技術的課題と解決策
  • 計算資源の分散配置およびリソース共有管理方法

人間とエージェントの協働手法

  • 人間が介入するシナリオ向けのインターフェース設計指針
  • AI支援型意思決定システムにおけるハイブリッドワークフロー構築法
  • 技術実装時の倫理的・運用的課題についての検討

最終プロジェクト実践

  • Pythonを用いて完全なマルチエージェントシステムを設計・構築する
  • 複数エージェント間の協調動作や学習プロセスを実証する
  • シミュレーション結果と性能評価データをまとめて提示する

総括と今後の学習ステップについての解説

要求

  • Pythonプログラミングにおける高水準のスキル
  • 強化学習またはAIエージェント設計に関する基礎知識
  • 分散システムおよびネットワーク技術の基本的な理解

対象者

  • 協調的・分散型AIシステムの設計を担当するシステムアーキテクト
  • 協調行動や集団知能の研究に取り組む研究者
  • 人間とエージェントが連携するワークフローやマルチエージェントシステムを開発するエンジニア
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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