2.9.8 IS/Agentes

Temas:
Electivo

• Definición de Agentes
• Arquitectura de agentes (Ej. reactivo, en capa, cognitivo)
• Teoría de agentes
• Racionalidad, teoría de juegos:
  1. Agentes de decisión teórica
  2. Procesos de decisión de Markov (MDP)
• Agentes de Software, asistentes personales, y acceso a información:
  1. Agentes colaborativos
  2. Agentes de recolección de información
  3. Agentes creíbles (carácter sintético, modelamiento de emociones en agentes)
• Agentes de aprendizaje
• Sistemas Multi-agente
  1. Agentes Colaborativos
  2. Equipos de Agentes
  3. Agentes Competitivos (ej., subastas, votaciones)
  4. Sistemas de enjambre y modelos biológicamente inspirados

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Elective:

1. Lista las características que definen un agente inteligente [Familiarizarse]
2. Describe y contrasta las arquitecturas de agente estándares [Evaluar]
3. Describe las aplicaciones de teoría de agentes para dominios como agentes de software, asistentes personales, y agentes creibles [Familiarizarse]
4. Describe los paradigmas primarios usados por agentes de aprendizaje [Familiarizarse]
5. Demuestra mediante ejemplos adecuados como los sistemas multi-agente soportan interacción entre agentes [Usar]