Eğitim İçeriği

Çoklu Arac Sistemlerine Giriş

  • Arac, ortam ve etkileşim modelleri genel bakış
  • Agens sistemlerinde işbirliği, rekabet ve otonomi
  • Lojistik, robotik ve karar alma konularındaki uygulamalar

Arac Mimarisi Temel Kavramları

  • Reaktif ve düşünceli araclara karşılaştırma
  • İletişim protokolleri ve koordinasyon modelleri
  • Bilgi temsili ve paylaşılan durum

Python'da Arac Uygulama

  • Mesa çerçevesi kullanarak arac oluşturma
  • Ortamları ve etkileşimleri modelleme
  • Arac davranışını simüle etme ve görselleştirme

Koordinasyon ve İletişim

  • Mesajlaşma ve paylaşılan bellek mimarileri
  • Müzakere, konsensüs ve görev atama
  • Koordinasyon algoritmaları (sözleşme ağı, piyasa tabanlı, sürü modelleri)

Çoklu Arac Sistemlerinde Öğrenme ve Uyarlanma

  • Birden fazla arac için pekiştirme öğrenimi
  • İşbirliği ve rekabetçi öğrenme dinamikleri
  • MARL için PettingZoo ve Stable-Baselines3 kullanımı

Dağıtık Hesaplama ve Ölçeklendirme

  • Ray kullanarak dağıtık çoklu arac simülasyonları
  • Eşzamanlılığı ve senkronizasyonu yönetme
  • Hesaplamanın paralelleştirilmesi ve paylaşılan kaynakların yönetimi

İnsan-Arac İşbirliği

  • İnsan dahili koordinasyon için arayüzler tasarlamak
  • AI destekli karar alma ile hibrit iş akışları
  • Etik ve operasyonel hususlar

Üst Seviye Projesi

  • Python'da çoklu arac sistemi tasarlamak ve uygulamak
  • Aralarında koordinasyon ve öğrenmenin gösterilmesi
  • Simülasyon sonuçlarını sunmak ve performans bilgilerini paylaşmak

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python programlamada güçlü yetkinlik
  • Pekiştirme öğrenimi veya AI arac tasarımı konusunda iyi bir anlayış
  • Dağıtık sistemler ve ağ kavramlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • İşbirliği veya dağıtık AI sistemleri tasarlayan sistem mimarları
  • Koordinasyon ve toplu zekaya odaklanan araştırmacılar
  • İnsan-arac veya çoklu arac iş akışları geliştirme mühendisleri
 28 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler