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

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák