Referencias Bibliográficas: [Nilsson, 2001,Russell and Norvig, 2003,Ponce-Gallegos et al., 2014]
Tópicos
- Definición de agentes.
- Aplicación exitosa y estado del arte de los sistemas basados en agentes.
- Arquitectura de agentes.
- a)
- Agentes reactivos simples.
- b)
- Planeadores reactivos.
- c)
- Arquitecturas de capas.
- d)
- Ejemplos de arquitecturas y aplicaciones.
- Teoría de agentes.
- a)
- Acuerdos.
- b)
- Intenciones.
- c)
- Agentes de decisión teórica.
- d)
- Procesos de decisión Markovianos (PDM).
- Agentes de software, asistentes personales y acceso a la información.
- a)
- Agentes colaborativos.
- b)
- Agentes recolectores de información.
- Agentes creíbles (caracteres sintéticos, modelo de emociones en agentes ).
- a)
- Agentes que aprenden.
- b)
- Sistemas multiagente.
- c)
- Sistemas multiagente inspirados económicamente.
- d)
- Agentes colaborativos.
- e)
- Equipos de agentes.
- f)
- Modelando agentes.
- g)
- Aprendizaje multiagente.
- Introducción a agentes robóticos.
- Agentes móviles.
Objetivos
- Explicar en qué difiere un agente de otras categorías de sistemas inteligentes.
- Caracterizar y contrastar las arquitecturas estándar de agentes.
- Describir las aplicaciones de la teoría de agentes para dominios tales como agentes de software, asistentes personales y agentes creíbles.
- Describir la distinción entre agentes que aprenden y aquellos que nolo hacen.
- Demostrar, usando ejemplos apropiados, cómo los sistemas multiagente soportan interacción de agentes.
- Describir y contrastar agentes móviles y robóticos.
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, Universidad Católica San Pablo, Arequipa-Peru
basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM