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 rendszertervezésbe
- Az AGI céljainak és hatókörének megértése
- Az AGI rendszerarchitektúra alapelvei
- Kihívások az általános intelligencia elérésében
Az AGI alapvető algoritmusai és technikái
- Fejlett mély tanulási technikák
- Megerősítő tanulás komplex döntéshozatalhoz
- Meta-learning és transzfertanulás
- Feltörekvő paradigmák az AGI-kutatásban
Az AGI Systems tervezése
- Az AGI architektúrák kulcselemei
- Több AI-paradigma integrálása
- Tervezés a modularitás és a méretezhetőség érdekében
- Tesztelési és érvényesítési stratégiák
Optimalizálás és erőforrás Management
- Teljesítményhangolás AGI modellekhez
- A számítási erőforrások hatékony kezelése
- Scaling AGI rendszerek valós alkalmazásokhoz
Etikai és biztonsági szempontok
- Az AGI rendszer viselkedésének biztonságának biztosítása
- Az elfogultságok és a nem kívánt következmények kezelése
- Megfelelés a globális AI etikai szabványoknak
Interdiszciplináris Collaboration az AGI fejlesztésben
- A kognitív tudomány és az idegtudomány meglátásait tartalmazza
- Együttműködés domain szakértőkkel
- Hatékony csapatstruktúra az AGI projektekhez
Csapatprojekt: AGI rendszer tervezése
- Problémafelvetés és célok meghatározása
- A rendszer architektúra fejlesztése
- Alapkomponensek megvalósítása és tesztelése
- Csapatmegoldások bemutatása és értékelése
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási koncepciók alapos ismerete
- Programozási tapasztalat Python vagy hasonló nyelven
- Neurális hálózatok és fejlett mesterséges intelligencia technikák ismerete
Közönség
- AI mérnökök
- Szoftverfejlesztők
- Robotics szakemberek
21 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
