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課程簡介

多代理系統介紹

  • 多代理系統 (MAS) 概覽
  • MAS 在實際領域的應用
  • 與單一代理系統的比較

多代理系統架構

  • 集中式與分散式架構
  • MAS 的混合與分層方法
  • MAS 開發的工具與框架（例如：JADE, SPADE）

代理溝通與協調

  • 通訊協議與語言（例如：FIPA ACL）
  • 協調技術：規劃、談判與同步
  • MAS 中的湧現行為與自我組織

博弈論與決策

  • MAS 的博弈論基礎
  • 合作與競爭策略
  • 解決代理間的衝突

多代理系統學習

  • MAS 中的強化學習
  • 協作與對抗式學習動態
  • 代理間的遷移學習與知識共享

挑戰與進階主題

  • 大型 MAS 環境的擴展性與效能
  • 代理通訊的信任與安全
  • MAS 開發的道德考量與影響

實作活動

  • 為資源配置實施基礎 MAS
  • 在動態環境中模擬代理溝通與協調
  • 使用 JADE 等框架部署 MAS

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備紮實的人工智慧概念理解
  • 精通 Python 程式設計
  • 熟悉博弈論與分散式系統（推薦）

受眾

  • AI 研究人員
  • AI 工程師
 14 小時

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AI Agents
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