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Schulungsübersicht
Einführung in Mehr-Agenten-Systeme
- Definition von Mehr-Agenten-Systemen und deren Anwendungsgebiete
- Die Rolle des Agentischen KI bei der Interaktion autonomer Agenten
- Herausforderungen bei der Koordination mehrerer Agenten
Entwicklung von Agentischem KI für Mehr-Agenten-Umgebungen
- Konzeption autonomer KI-Agenten
- Strategien zur Kommunikation und Entscheidungsfindung zwischen Agenten
- Simulationumgebungen für Mehr-Agenten-KI-Systeme
Verstärkendes Lernen im Kontext von Agentischem KI
- Anwendung des Verstärkenden Lernens in Mehr-Agenten-Systemen
- Schulung autonomer Agenten zur Entwicklung adaptiven Verhaltens
- Ausgewogene Abstimmung zwischen Erkundung und Ausnutzung bei der Entscheidungsfindung
Zusammenarbeit und Konkurrenz in Mehr-Agenten-Systemen
- Strategien für kooperatives Verhalten zwischen KI-Agenten
- Wettbewerbsorientierte und antagonistische Interaktionen von KI-Agenten
- Spontane Entstehung neuer Verhaltensweisen in Mehr-Agenten-Umgebungen
Agentisches KI in Robotik und Automatisierung
- Koordination mehrerer Roboter mithilfe von Agentischem KI
- Schwarmintelligenz sowie dezentrale Entscheidungsfindung
- Fallstudien zu praktischen Anwendungen der Robotik-KI
Agentisches KI in der Spielentwicklung
- Gestaltung KI-gesteuerter NPCs in Simulationen mit mehreren Agenten
- Modellierung interaktiver Verhaltensweisen von KI-Agenten
- Echtzeit-Entscheidungsfindung der KI in dynamischen Umgebungen
Skalierung von Mehr-Agenten-KI-Systemen
- Optimierung der Leistungsfähigkeit bei großen Mengen an KI-Interaktionen
- Verwaltung hierarchischer Agenten-Strukturen sowie rollenbasierter Entscheidungen
- Integration von KI-Agenten in Cloud-Umgebungen
Zukunftsperspektiven für Mehr-Agenten-Systeme mit Agentischem KI
- Aufkommende Trends bei der Zusammenarbeit autonomer KI-Agenten
- Erweiterung der Fähigkeiten von Mehr-Agenten-KI durch Deep Learning
- Ethische und rechtliche Aspekte beim Einsatz von Mehr-Agenten-KI
Zusammenfassung sowie nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen
- Grundkenntnisse zu Konzepten Mehr-Agenten-Systeme
- Vertrautheit mit Verstärkendem Lernen sowie KI-gestützter Automatisierung
Zielgruppe
- KI-Forscher, die sich mit der Interaktion autonomer Agenten beschäftigen
- Robotik-Ingenieure, die Koordination mehrerer Agenten planen
- Spieleentwickler, die KI-gesteuerte NPCs programmieren
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
praktische Übungen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Maschinelle Übersetzung
