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コース概要
マルチエージェントシステムの紹介
- エージェント、環境、相互作用モデルの概要
- エージェントシステムにおける協力、競争、自律性
- 物流、ロボティクス、意思決定における応用
エージェントアーキテクチャのコアコンセプト
- リアクティブ型エージェントと熟考型エージェント
- 通信プロトコルと調整モデル
- 知識表現と共有状態
Pythonによるエージェントの実装
- Mesaフレームワークを使用したエージェントの構築
- 環境と相互作用のモデリング
- エージェントの行動シミュレーションと可視化
調整と通信
- メッセージパッシングと共有メモリアーキテクチャ
- 交渉、コンセンサス、タスク割り当て
- 調整アルゴリズム（契約ネット、市場ベース、スウォームモデル）
マルチエージェントシステムでの学習と適応
- 複数エージェント向け強化学習
- 協力型と競合型の学習ダイナミクス
- MARLのためのPettingZooとStable-Baselines3の使用
分散コンピューティングとスケーリング
- Rayを使用した分散マルチエージェントシミュレーション
- 並行性と同期の管理
- 計算の並列化と共有リソースの処理
人間とエージェントの協働
- 人間が介入する調整のためのインターフェース設計
- AI支援の意思決定サポートを備えたハイブリッドワークフロー
- 倫理的および操作的な考慮事項
キャップストンプロジェクト
- Pythonによるマルチエージェントシステムの設計と実装
- エージェント間の調整と学習のデモンストレーション
- シミュレーション結果とパフォーマンスインサイトのパフォーマンス
まとめと次のステップ
要求
- Pythonプログラミングの高い熟練度
- 強化学習またはAIエージェント設計の良い理解
- 分散システムおよびネットワークコンセプトの知識
対象読者
- 協調型または分散型AIシステムの設計に関わるシステムアーキテクト
- 調整および集合知の研究に取り組む研究者
- 人間とエージェントのハイブリッドまたはマルチエージェントワークフローの開発に関わるエンジニア
28 時間
