Déplacez-vous dans la création d'humains virtuels, les systèmes de VR immersifs, les défis dans le contrôle des fac-similés numériques, et les applications en médecine.
Explore les applications des agents autonomes dans les drones, la gestion du trafic aérien et la logistique, en se concentrant sur les interactions MAS et les réseaux de transport adaptatifs.
Explore les défis en matière de contrôle, de sécurité et de coordination pour les systèmes autonomes comme les voitures autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage sécuritaire et les équilibres Nash.
Fournit des conseils sur les propositions de projets en théorie des jeux, en présentant des exemples passés et en mettant laccent sur la formulation des problèmes et la modélisation mathématique.
Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
Explore la possibilité de consensus des systèmes multi-agents interconnectés linéaires, en mettant l'accent sur l'obtention d'un consensus dans les systèmes multi-agents.
Compare l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et sans modèle, en soulignant les avantages du premier pour s'adapter aux changements de récompense et planifier les actions futures.
Couvre les caractéristiques, les applications et les défis des agents intelligents dans les systèmes logiciels, en mettant l'accent sur leur rôle dans la prise de décisions autonomes et la coordination avec d'autres agents.
Explique la détermination des prix de l'état d'équilibre dans la tarification des actifs par le biais de la compensation du marché de la consommation et des contraintes budgétaires.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
Explore les agents réactifs et les processus décisionnels, couvrant des sujets tels que les processus décisionnels de Markov et les agents en temps réel.
Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
Explore l'utilisation par DaimlerChrysler de la technologie des agents dans la fabrication, en se concentrant sur le système Production 2000+ et ses avantages.
