Đề cương khóa học

Giới thiệu về AGI và Kiến trúc Nhận thức

  • AGI là gì? Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tổng quát
  • Tổng quan về các kiến trúc nhận thức và vai trò của chúng trong AGI
  • Các khái niệm và lý thuyết nền tảng trong khoa học nhận thức

Các Kiến trúc Nhận thức Cốt lõi

  • ACT-R: Kiến trúc cho Nhận thức và Học tập
  • Soar: Kiến trúc Nhận thức cho Giải quyết Vấn đề
  • CLARION: Kiến trúc Nhận thức cho Hành động và Suy ngẫm

Tích hợp Mô hình Nhận thức trong Hệ thống AGI

  • Cách các quá trình nhận thức ảnh hưởng đến học máy
  • Hệ thống trí nhớ, ra quyết định và sự chú ý trong AGI
  • Xây dựng các hệ thống nhận thức có khả năng mở rộng và thích ứng

Xây dựng và Đánh giá Kiến trúc AGI

  • Thiết kế và mô phỏng các kiến trúc nhận thức
  • Đánh giá hiệu suất và độ chính xác của các mô hình AGI
  • Kiểm tra các hệ thống AGI trong các ứng dụng thực tế

Ứng dụng của AGI và Kiến trúc Nhận thức

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình AGI
  • Robotics và các tác nhân nhận thức
  • Hệ thống ra quyết định tự động

Thách thức và Tương lai của Phát triển AGI

  • Các cân nhắc về đạo đức trong nghiên cứu AGI
  • Tương lai của các kiến trúc nhận thức trong AI tiên tiến
  • Các xu hướng và đổi mới mới nổi trong hệ thống AGI

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

  • Những điểm chính từ khóa học
  • Tài nguyên để học thêm
  • Hỏi đáp và kết luận

Requirements

  • Kiến thức sâu rộng về trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Kinh nghiệm trong mô hình nhận thức và hệ thống tính toán
  • Hiểu biết về mạng nơ-ron và học sâu

Đối tượng

  • Các nhà khoa học nhận thức
  • Các nhà nghiên cứu AI
  • Các nhà phát triển hệ thống AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories