Schița de curs

Introducere în proiectarea sistemului AGI

  • Înțelegerea obiectivelor și a domeniului de aplicare al AGI
  • Principiile arhitecturii sistemului AGI
  • Provocări în realizarea inteligenței generale

Algoritmi și tehnici de bază pentru AGI

  • Tehnici avansate de învățare profundă
  • Învățarea prin consolidare pentru luarea deciziilor complexe
  • Metaînvățarea și învățarea prin transfer
  • Paradigme emergente în cercetarea AGI

Arhitectura sistemelor AGI

  • Componentele cheie ale arhitecturilor AGI
  • Integrarea mai multor paradigme IA
  • Proiectarea pentru modularitate și scalabilitate
  • Strategii de testare și validare

Optimizare și resurse Management

  • Reglarea performanței pentru modelele AGI
  • Gestionarea eficientă a resurselor computaționale
  • Scalarea sistemelor AGI pentru aplicații din lumea reală

Considerații etice și de siguranță

  • Asigurarea siguranței în comportamentul sistemului AGI
  • Abordarea prejudecăților și a consecințelor neintenționate
  • Conformitatea cu standardele globale de etică a IA

Interdisciplinaritatea Collaboration în dezvoltarea AGI

  • Încorporarea cunoștințelor din științele cognitive și neuroștiințe
  • Colaborarea cu experți în domeniu
  • Structuri de echipă eficiente pentru proiectele AGI

Proiect de echipă: Proiectarea unui sistem AGI

  • Definirea unui enunț al problemei și a obiectivelor
  • Dezvoltarea arhitecturii sistemului
  • Implementarea și testarea componentelor de bază
  • Prezentarea și evaluarea soluțiilor echipei

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • înțelegere solidă a inteligenței artificiale și a conceptelor de învățare automată
  • Experiență în programarea cu Python sau un limbaj similar
  • Familiaritate cu rețelele neuronale și tehnicile avansate de inteligență artificială

Audiență

  • Ingineri AI
  • Dezvoltatori de software
  • Specialiști Robotics
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite