Curso Sistemas Multiagentes

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Curso Sistemas Multiagentes

40h
Visão Geral

Este curso aborda os fundamentos, modelos e arquiteturas de Sistemas Multiagentes (MAS – Multi-Agent Systems), explorando como múltiplos agentes autônomos interagem, cooperam e competem em ambientes distribuídos. O foco está na coordenação, comunicação e tomada de decisão coletiva em sistemas inteligentes.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

  • Compreender os princípios dos sistemas multiagentes
  • Diferenciar sistemas single-agent e multi-agent
  • Modelar interações entre agentes
  • Aplicar mecanismos de cooperação e coordenação
  • Analisar conflitos e estratégias entre agentes
  • Avaliar aplicações práticas de sistemas multiagentes
Publico Alvo
  • Estudantes e profissionais de Inteligência Artificial
  • Desenvolvedores de sistemas inteligentes
  • Cientistas de dados
  • Pesquisadores iniciantes em IA
  • Profissionais de automação e sistemas distribuídos
Pre-Requisitos
  • Fundamentos de Inteligência Artificial
  • Lógica de programação
  • Noções básicas de agentes autônomos
  • Conceitos introdutórios de sistemas distribuídos
Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Multi-Agent Systems

  1. Definition and characteristics of MAS
  2. Historical background
  3. Motivation for multi-agent approaches
  4. Application domains

Module 2 – Agent Interaction and Communication

  1. Communication languages and protocols
  2. Direct vs indirect communication
  3. Message passing
  4. Coordination basics

Module 3 – Cooperation and Coordination

  1. Cooperative agents
  2. Task allocation
  3. Coordination strategies
  4. Distributed problem solving

Module 4 – Competition and Game Theory

  1. Competitive environments
  2. Game theory fundamentals
  3. Nash equilibrium
  4. Strategy formulation

Module 5 – Negotiation and Auctions

  1. Negotiation models
  2. Auction mechanisms
  3. Resource allocation
  4. Multi-agent bargaining

Module 6 – Organization and Social Structures

  1. Agent societies
  2. Roles and norms
  3. Organizational models
  4. Trust and reputation systems

Module 7 – Learning in Multi-Agent Systems

  1. Multi-agent learning concepts
  2. Reinforcement learning in MAS
  3. Cooperation vs competition learning
  4. Adaptation dynamics

Module 8 – Challenges, Ethics and Applications

  1. Scalability and complexity
  2. Security and robustness
  3. Ethical considerations
  4. Real-world multi-agent applications
TENHO INTERESSE

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