Đề cương khóa học

Giới thiệu về Thiết kế Hệ thống AGI

  • Hiểu các mục tiêu và phạm vi của AGI
  • Các nguyên tắc của kiến trúc hệ thống AGI
  • Những thách thức trong việc đạt được trí thông minh tổng quát

Các Thuật toán và Kỹ thuật Cốt lõi cho AGI

  • Các kỹ thuật học sâu nâng cao
  • Học tăng cường cho việc ra quyết định phức tạp
  • Siêu học và học chuyển giao
  • Các mô hình mới nổi trong nghiên cứu AGI

Kiến trúc Hệ thống AGI

  • Các thành phần chính của kiến trúc AGI
  • Tích hợp nhiều mô hình AI
  • Thiết kế cho tính mô-đun và khả năng mở rộng
  • Chiến lược kiểm thử và xác thực

Tối ưu hóa và Tài nguyên Management

  • Tinh chỉnh hiệu suất cho các mô hình AGI
  • Quản lý tài nguyên tính toán hiệu quả
  • Mở rộng hệ thống AGI cho các ứng dụng thực tế

Các Cân nhắc về Đạo đức và An toàn

  • Đảm bảo an toàn trong hành vi của hệ thống AGI
  • Giải quyết các thành kiến và hậu quả không mong muốn
  • Tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức AI toàn cầu

Liên ngành Collaboration trong Phát triển AGI

  • Kết hợp những hiểu biết từ khoa học nhận thức và khoa học thần kinh
  • Hợp tác với các chuyên gia trong lĩnh vực
  • Cấu trúc nhóm hiệu quả cho các dự án AGI

Dự án Nhóm: Thiết kế Hệ thống AGI

  • Xác định tuyên bố vấn đề và mục tiêu
  • Phát triển kiến trúc hệ thống
  • Triển khai và kiểm thử các thành phần cốt lõi
  • Trình bày và đánh giá các giải pháp của nhóm

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết vững chắc về các khái niệm trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Có kinh nghiệm lập trình với Python hoặc một ngôn ngữ tương tự
  • Làm quen với mạng nơ-ron và các kỹ thuật AI tiên tiến

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Nhà phát triển phần mềm
  • Chuyên gia Robotics
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories