Môn Intelligent Agents (20 credits) đã được bổ sung vào Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo (MSc in AI) từ SIMI Swiss

Learning Outcomes (Kết quả học tập)

LO1: Hiểu các nguyên lý nền tảng của agent-based computing (tính toán dựa trên tác nhân)

Người học sẽ có khả năng:

• Mô tả động lực và nhu cầu của agent-based computing trong kỷ nguyên số.
• Giải thích các mô hình reasoning (lập luận): symbolic (ký hiệu), reactive (phản ứng), practical (thực tiễn).
• Phân tích vai trò của rational decision-making (ra quyết định hợp lý) trong hệ thống agent.
• Đánh giá phê phán các mô hình agent-based trong giải quyết vấn đề phức tạp.

LO2: Hiểu sự tương tác trong môi trường multi-agent (đa tác nhân)

Người học sẽ có khả năng:

• Mô tả các mô hình hợp tác trong hệ thống agent (teamwork – làm việc nhóm, collaborative problem solving – giải quyết vấn đề hợp tác).
• Giải thích hành vi cạnh tranh của agents dựa trên game theory (lý thuyết trò chơi) như Nash equilibrium (cân bằng Nash), mechanism design (thiết kế cơ chế).
• Phân tích vai trò của computational markets (thị trường điện toán) và auctions (đấu giá) trong tương tác agent.
• Đánh giá các mô hình automated negotiation (thương lượng tự động): multi-agent bargaining (thương lượng nhiều tác nhân), conflict resolution (giải quyết xung đột).

LO3: Thiết kế và triển khai intelligent agents (tác nhân thông minh)

Người học sẽ có khả năng:

• Phát triển mô hình agent có cấu trúc trong code (lập trình).
• Triển khai agents trong môi trường simulated trading (giao dịch mô phỏng).
• Áp dụng practical reasoning (lập luận thực tiễn) trong computational markets (thị trường điện toán).
• Đánh giá hiệu suất của agents trong môi trường cạnh tranh.

LO4: Hiểu các ứng dụng nâng cao và khía cạnh đạo đức trong agent-based computing (tính toán dựa trên tác nhân)

Người học sẽ có khả năng:

• Mô tả các hệ thống agent nâng cao: swarm intelligence (trí tuệ bầy đàn), real-time agents (tác nhân thời gian thực), multi-agent architectures (kiến trúc đa tác nhân).
• Phân tích hiệu quả của intelligent agents trong các ngành: finance (tài chính), logistics (chuỗi cung ứng), healthcare (y tế), e-commerce (thương mại điện tử).
• Đánh giá các vấn đề đạo đức: bias (thiên lệch), fairness (công bằng), transparency (minh bạch), accountability (trách nhiệm giải trình), regulation (quy định pháp lý).
• Xác định giải pháp cải tiến và xu hướng tương lai, bao gồm tích hợp LLMs as agents (LLMs như tác nhân).