Developing Multi-Agent Systems培訓
多智慧體系統 (MAS) 是人工智慧的一個前沿領域,多個 AI 智慧體在動態環境中進行協作或競爭。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向高級 AI 專業人員,他們希望掌握設計、構建和部署 MAS 的技能,以解決複雜的實際問題。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解多代理系統架構的原理。
- 在 MAS 中實施溝通、協調和決策策略。
- 應用博弈論對代理交互進行建模並解決衝突。
- 利用 JADE 等框架創建可擴展的 MAS 解決方案。
- 解決 MAS 中的可擴充性、信任和緊急行為等挑戰。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
多代理系統簡介
- 多代理系統 (MAS) 概述
- MAS 在實際領域的應用
- 與單藥系統的比較
多代理系統的架構
- 集中式架構與分散式架構
- MAS 的混合和分層方法
- 用於 MAS 開發的工具和框架(例如 JADE、SPADE)
代理 Communication 和協調
- Communication 協定和語言(例如 FIPA ACL)
- 協調技術:規劃、協商和同步
- MAS 中的緊急行為和自組織
博弈論與決策
- MAS 博弈論基礎知識
- 合作策略與競爭策略
- 解決代理之間的衝突
在多智慧體系統中學習
- MAS 中的強化學習
- 協作和對抗性學習動態
- 座席之間的學習和知識共用
挑戰和高級主題
- Scala大型 MAS 環境中的性能和性能
- 代理通信中的信任和安全性
- MAS 開發的倫理考慮和影響
動手實踐 Activities
- 實現用於資源分配的基本 MAS
- 在動態環境中類比座席的通信和協調
- 使用 JADE 等框架部署 MAS
總結和後續步驟
最低要求
- 對人工智慧概念有紮實的理解
- 精通 Python 個程式設計
- 熟悉博弈論和分散式系統(推薦)
觀眾
- AI 研究人員
- AI 工程師
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客戶評論 (1)
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Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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- 開發具有角色特定邏輯和工具路由的定制代理。
- 使用高級函數調用和上下文切換構建動態工作流程。
- 在代理團隊中實施記憶模組和計劃框架。
- 處理多代理錯誤狀態和自適應重試機制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為此課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需定制本課程,請聯繫我們進行安排。
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- 互動式講座和討論。
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課程定制選項
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- 使用函數調用與記憶處理進行代理互動。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在主要平台上設置和配置Read AI用於會議。
- 自動生成會議摘要並識別行動項目。
- 解讀Read AI提供的參與度和情感分析。
- 有效地分享、編輯和組織摘要,以促進團隊協作。
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- 使用Read AI设计完整的远程团队会议工作流程。
- 自动化后续跟进和文档记录,减少会议开销。
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