Kurzusleírás

Bevezetés az AGI rendszerek tervezésébe

  • Az AGI céljainak és hatókörének megértése
  • Az AGI rendszerarchitektúra alapelvei
  • Kihívások az általános intelligencia elérésében

AGI alapvető algoritmusok és technikák

  • Haladó mélytanulási technikák
  • Erősítésalapú tanulás összetett döntéshozatalhoz
  • Meta-tanulás és átviteli tanulás
  • Új paradigmák az AGI kutatásában

AGI rendszerek architektúrája

  • AGI architektúrák kulcsfontosságú összetevői
  • Több AI paradigma integrálása
  • Modularitás és skálázhatóság tervezése
  • Tesztelési és validációs stratégiák

Optimalizálás és erőforrás-kezelés

  • Teljesítményhangolás AGI modellekhez
  • Számítási erőforrások hatékony kezelése
  • AGI rendszerek skálázása valós alkalmazásokhoz

Etikai és biztonsági szempontok

  • Biztonság biztosítása az AGI rendszerek viselkedésében
  • Elfogultságok és nem szándékolt következmények kezelése
  • Megfelelés a globális AI etikai szabványoknak

Interdiszciplináris együttműködés az AGI fejlesztésében

  • Beillesztés a kognitív tudomány és az idegtudomány eredményeiből
  • Együttműködés szakértőkkel
  • Hatékony csapatstruktúrák AGI projektekhez

Csapatprojekt: AGI rendszer tervezése

  • Problémafelvetés és célkitűzések meghatározása
  • Rendszerarchitektúra kialakítása
  • Alapvető összetevők implementálása és tesztelése
  • Csapatmegoldások bemutatása és értékelése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Erős ismeret az mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapelveiről
  • Tapasztalat Python vagy hasonló programozási nyelv használatában
  • Ismeret a neurális hálózatokról és a haladó AI technikákról

Közönség

  • AI mérnökök
  • Szoftverfejlesztők
  • Robotika szakemberek
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák