Course Outline

Εισαγωγή στη Σχεδίαση Συστήματος AGI

  • Κατανόηση των στόχων και του πεδίου εφαρμογής του AGI
  • Αρχές αρχιτεκτονικής συστημάτων AGI
  • Προκλήσεις για την επίτευξη γενικής νοημοσύνης

Βασικοί Αλγόριθμοι και Τεχνικές για AGI

  • Προηγμένες τεχνικές βαθιάς μάθησης
  • Ενισχυτική μάθηση για σύνθετη λήψη αποφάσεων
  • Μετα-μάθηση και μεταφορά μάθησης
  • Αναδυόμενα παραδείγματα στην έρευνα AGI

Αρχιτεκτονική AGI Systems

  • Βασικά στοιχεία των αρχιτεκτονικών AGI
  • Ενσωμάτωση πολλαπλών παραδειγμάτων AI
  • Σχεδιασμός για αρθρωτή και επεκτασιμότητα
  • Στρατηγικές δοκιμών και επικύρωσης

Βελτιστοποίηση και πόροι Management

  • Ρύθμιση απόδοσης για μοντέλα AGI
  • Αποτελεσματική διαχείριση υπολογιστικών πόρων
  • Κλιμάκωση συστημάτων AGI για εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Θέματα ηθικής και ασφάλειας

  • Διασφάλιση ασφάλειας στη συμπεριφορά του συστήματος AGI
  • Αντιμετώπιση προκαταλήψεων και ακούσιων συνεπειών
  • Συμμόρφωση με τα παγκόσμια πρότυπα ηθικής τεχνητής νοημοσύνης

Διεπιστημονική Collaboration στην Ανάπτυξη AGI

  • Ενσωμάτωση γνώσεων από τη γνωστική επιστήμη και τη νευροεπιστήμη
  • Συνεργασία με ειδικούς του τομέα
  • Αποτελεσματικές δομές ομάδων για έργα AGI

Team Project: Σχεδιασμός συστήματος AGI

  • Καθορισμός δήλωσης προβλήματος και στόχων
  • Ανάπτυξη της αρχιτεκτονικής του συστήματος
  • Εφαρμογή και δοκιμή βασικών στοιχείων
  • Παρουσίαση και αξιολόγηση λύσεων ομάδας

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Ισχυρή κατανόηση των εννοιών της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό με Python ή παρόμοια γλώσσα
  • Εξοικείωση με νευρωνικά δίκτυα και προηγμένες τεχνικές AI

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί AI
  • προγραμματιστές λογισμικού
  • Robotics ειδικοί
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories