Цель дисциплины - сформировать профессиональные компетенции по проектированию мультиагентных систем на базе технологий машинного обучения. В первом модуле «Интеллектуальный агент и мультиагентные организации» рассматриваются мультиагентные архитектуры, свойства агентов, отличия агентно-ориентированной парадигмы программирования от объектно-ориентированной, мультиагентные системы (МАС) и организации. В модуле «Разработка и математические основы мультиагентной системы» рассматриваются вопросы использования логики в МАС, теории игр в МАС, мультиагентного планирования, машинного обучение в МАС, мультиагентного обучения, обучения с подкреплением, а также марковское принятие решения, байесовый логический вывод, эволюционные методы, коллективный искусственный интеллект, нейронные сети и глубокое обучение на больших данных в МАС. Лабораторные работы используют топовые методологии проектирования Mase, Gaia, Agile Passi для создания МАС на базе современных платформ mini-RTS (SMAC, OpenAI).