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Plan du cours

Introduction à l'IAF et aux architectures cognitives

  • Qu'est-ce que l'IAF ? L'évolution de l'intelligence artificielle générale
  • Aperçu des architectures cognitives et de leur rôle dans l'IAF
  • Concepts clés et théories fondamentales en sciences cognitives

Architectures cognitives de base

  • ACT-R : Architecture pour la cognition et l'apprentissage
  • Soar : Architecture cognitive pour la résolution de problèmes
  • CLARION : Architecture cognitive pour l'action et la réflexion

Intégration des modèles cognitifs dans les systèmes d'IAF

  • Comment les processus cognitifs influencent l'apprentissage automatique
  • Systèmes de mémoire, prise de décision et attention dans l'IAF
  • Construction de systèmes cognitifs évolutifs et adaptables

Construction et évaluation des architectures d'IAF

  • Conception et simulation d'architectures cognitives
  • Évaluation des performances et de la précision des modèles d'IAF
  • Tests des systèmes d'IAF dans des applications réelles

Applications de l'IAF et des architectures cognitives

  • Traitement du langage naturel et modèles d'IAF
  • Robotique et agents cognitifs
  • Systèmes de prise de décision autonomes

Défis et avenir du développement de l'IAF

  • Considérations éthiques dans la recherche sur l'IAF
  • L'avenir des architectures cognitives dans l'IA avancée
  • Tendances émergentes et innovations dans les systèmes d'IAF

Résumé et prochaines étapes

  • Points clés tirés du cours
  • Ressources pour un apprentissage ultérieur
  • Questions-réponses et remarques de clôture

Pré requis

  • Connaissances approfondies en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
  • Expérience en modélisation cognitive et en systèmes informatiques
  • Compréhension des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond

Public cible

  • Scientifiques cognitifs
  • Chercheurs en IA
  • Développeurs de systèmes d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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