Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
Mărturii (1)
Comparativ între GenAI și condiția prietenoasă în clasă Această secțiune explorează diferențele și similaritățile dintre utilizarea de Inteligență Artificială Generativă (GenAI) și implementarea unor condiții amicale într-un mediu de clasă. Vom analiza cum GenAI poate contribui la crearea unui mediu mai favorabil pentru învățare, comparându-l cu metode tradiționale de încurajare a unui climat prietenoasă. 1. Introducere în GenAI Aici se prezintă conceptul de Inteligență Artificială Generativă și modul în care poate fi utilizată pentru a îmbunătăți procesul de învățare. 2. Condiții prietenoase în clasă Discutăm metodele tradiționale de creare a unui mediu favorabil pentru învățare, inclusiv rolul profesorului și al colegilor. 3. Analiza impactului GenAI Analizarea modului în care utilizarea GenAI poate influența climatul de clasă și relațiile dintre studenți. 4. Comparativ cu metode tradiționale Comparam eficiența și avantajele folosirii GenAI cu cele ale abordărilor tradiționale de creare a unui mediu prietenoasă. 5. Implementarea GenAI în practică Demostrăm modul în care GenAI poate fi integrat în activitățile de clasă pentru a îmbunătăți experiența studenților și a facilita învățarea. 6. Concluzii Sintetizăm principalele descoperiri din secțiunea respectivă și evidențiem implicările pentru viitorul utilizării GenAI în educație.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Curs - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Tradus de catre o masina
