Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az AGI-be és a kognitív architektúrákba
- Mi az AGI? A mesterséges általános intelligencia fejlődése
- A kognitív architektúrák áttekintése és szerepük az AGI-ben
- Kulcsfogalmak és alapelméletek a kognitív tudományban
Alapvető kognitív architektúrák
- ACT-R: Architecture for Cognition and Learning
- Soar: Kognitív architektúra a problémamegoldáshoz
- CLARION: Kognitív architektúra a cselekvéshez és a reflexióhoz
Kognitív modellek integrálása AGI rendszerekbe
- Hogyan befolyásolják a kognitív folyamatok a gépi tanulást
- Memóriarendszerek, döntéshozatal és figyelem az AGI-ben
- Skálázható és alkalmazkodó kognitív rendszerek kiépítése
Az AGI architektúrák építése és értékelése
- Kognitív architektúrák tervezése és szimulációja
- Az AGI modellek teljesítményének és pontosságának értékelése
- AGI rendszerek tesztelése valós alkalmazásokban
Az AGI és a kognitív architektúrák alkalmazásai
- Természetes nyelvi feldolgozás és AGI modellek
- Robotics és kognitív ágensek
- Autonóm döntéshozatali rendszerek
Az AGI fejlesztés kihívásai és jövője
- Etikai szempontok az AGI-kutatásban
- A kognitív architektúrák jövője a fejlett AI-ban
- Feltörekvő trendek és innovációk az AGI rendszerekben
Összegzés és a következő lépések
- A tanfolyam legfontosabb tudnivalói
- Források a továbbtanuláshoz
- Kérdések és válaszok és záró megjegyzések
Követelmények
- A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás mélyreható ismerete
- Kognitív modellezésben és számítási rendszerekben szerzett tapasztalat
- A neurális hálózatok és a mély tanulás megértése
Közönség
- Kognitív tudósok
- AI kutatók
- AI rendszerfejlesztők
14 Órák
Vélemények (1)
GenAI és barátságos környezet összehasonlítása az órában GenAI: GenAI, vagy generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egy alapszintű formája, amely képes generálni új tartalmat, mint például szöveget, képet, vagy hangot. Ez a technológia alkalmazható különböző területeken, például a művészetben, a zeneiparban, vagy a marketingben. Barátságos környezet: A barátságos órarend az oktatási folyamatokban olyan körülmények kialakítását jelenti, amelyekben a tanulók érzik magukat biztonságban és támogatva. Ez általában az empátiát, az együttműködést és a pozitív visszajelzést foglalja magába. A barátságos órarendnek pozitív hatása van a tanulók teljesítményére és motivációjára. Összehasonlítás: GenAI és a barátságos órarend közötti fő különbség az, hogy a GenAI technológiai megoldás, míg a barátságos órarend inkább emberi kapcsolatokon és viselkedésmódokon alapul. A GenAI lehetőséget nyújt új és innovatív tartalmak generálására, míg a barátságos órarend segít a tanulók pszichológiai jólétének és teljesítményének növelésében.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurzus - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Gépi fordítás
