Workshop: Criação de Agentes Autónomos
O Workshop Criação de Agentes Autónomos é voltado para desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de inteligência artificial que desejam aprender a criar agentes inteligentes que atuam de forma autônoma em diferentes ambientes. Durante o workshop, os participantes aprenderão sobre os conceitos fundamentais de agentes autónomos, arquiteturas de inteligência artificial e como integrar machine learning para aprimorar a autonomia dos agentes.
1. Introdução aos Agentes Autónomos
- O que são agentes autónomos? Definições e características
- Tipos de agentes: Reativos, proativos e sociais
- Áreas de aplicação de agentes autónomos (robótica, simulações, jogos, etc.)
- Desafios na criação de agentes autónomos
2. Arquitetura de Agentes Autónomos
- Arquitetura baseada em comportamentos: BDI (Belief-Desire-Intention)
- Modelagem de estados e transições para tomada de decisão
- Uso de árvores de decisão e redes neurais em agentes autónomos
- Desenho de arquiteturas híbridas para agentes inteligentes
3. Desenvolvimento de Agentes Autónomos em Ambientes Virtuais
- Criação de agentes simples usando linguagens como Python e Java
- Uso de frameworks e bibliotecas para simulações (OpenAI Gym, Unity ML-Agents)
- Integração de sensores virtuais e sistemas de percepção
- Implementação de controladores para ações autônomas
4. Inteligência Artificial e Machine Learning em Agentes Autónomos
- Introdução ao aprendizado por reforço (Reinforcement Learning)
- Treinamento de agentes em ambientes de simulação
- Uso de algoritmos de aprendizado profundo para melhorar a autonomia
- Criação de redes neurais para agentes que aprendem com o ambiente
5. Desenvolvimento de Agentes Autónomos em Robótica
- Integração de agentes com robôs físicos
- Uso de sensores reais e sistemas de navegação para agentes robóticos
- Tomada de decisão autônoma em ambientes físicos
- Exemplos práticos de implementação de agentes autónomos em robótica
6. Agentes Autónomos em Simulações e Jogos
- Criação de agentes autónomos em jogos virtuais
- Implementação de comportamentos complexos em NPCs (Non-Player Characters)
- Integração de sistemas de IA para melhorar a interação com jogadores
- Simulações de multiagentes e cooperação em cenários virtuais
7. Melhores Práticas e Desafios na Criação de Agentes Autónomos
- Boas práticas no design e desenvolvimento de agentes autónomos
- Gerenciamento de recursos e otimização de desempenho
- Desafios éticos e de segurança na implementação de agentes autónomos
- Testes, validação e simulação de agentes autónomos
8. Futuro dos Agentes Autónomos
- Exploração de avanços recentes na área de inteligência artificial para agentes autónomos
- Uso de inteligência coletiva e cooperação entre agentes
- Aplicações futuras em indústrias, transporte, saúde e jogos
Pré-requisitos
A quem se dirige
- Profissionais que desejam otimizar o seu trabalho diário
- Desenvolvedores e engenheiros que desejam aprender a criar agentes inteligentes
- Cientistas de dados interessados em aplicações de machine learning para autonomia
- Entusiastas de inteligência artificial que querem explorar o desenvolvimento de agentes autónomos
- Profissionais que trabalham com robótica, simulações ou desenvolvimento de jogos
