Schița de curs

Introducere în Proiectarea Sistemelor AGI

  • Înțelegerea obiectivelor și domeniului de aplicare al AGI
  • Principii ale arhitecturii sistemelor AGI
  • Provocări în atingerea inteligenței generale

Algoritmi și Tehnici de Bază pentru AGI

  • Tehnici avansate de învățare profundă
  • Învățarea prin întărire pentru luarea deciziilor complexe
  • Meta-învățarea și transferul de cunoștințe
  • Paradigme emergente în cercetarea AGI

Arhitectura Sistemelor AGI

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

Optimizare și Managementul Resurselor

  • Optimizarea performanței modelelor AGI
  • Gestionarea eficientă a resurselor de calcul
  • Scalarea sistemelor AGI pentru aplicații din lumea reală

Considerații Etica și de Siguranță

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

Colaborare Interdisciplinară în Dezvoltarea AGI

  • Încorporarea informațiilor din știința cognitivă și neuroștiință
  • Colaborarea cu experți din domeniu
  • Structuri eficiente de echipe pentru proiecte AGI

Proiect de Echipa: Proiectarea unui Sistem AGI

  • Definirea unei probleme și a obiectivelor
  • Dezvoltarea arhitecturii sistemului
  • Implementarea și testarea componentelor de bază
  • Prezentarea și evaluarea soluțiilor echipei

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Înțelegere solidă a conceptelor de inteligență artificială și învățare automată
  • Experiență în programare cu Python sau un limbaj similar
  • Familiaritate cu rețele neuronale și tehnici avansate de IA

Publicul țintă

  • Ingineri de IA
  • Dezvoltatori de software
  • Specialiști în robotică
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite