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Plan du cours
Introduction à la conception du système AGI
- Comprendre les objectifs et la portée de l'AGI
- Principes de l'architecture d'un système AGI
- Défis à relever pour parvenir à une intelligence générale
Algorithmes et techniques de base pour l'AGI
- Techniques avancées d'apprentissage profond
- Apprentissage par renforcement pour la prise de décision complexe
- Méta-apprentissage et apprentissage par transfert
- Paradigmes émergents dans la recherche sur l'AGI
Architecture des systèmes d'AGI
- Composants clés des architectures d'AGI
- Intégration de plusieurs paradigmes d'IA
- Conception de la modularité et de l'évolutivité
- Stratégies de test et de validation
Optimisation et ressources Management
- Optimisation des performances des modèles d'AGI
- Gérer efficacement les ressources informatiques
- Mise à l'échelle des systèmes AGI pour les applications du monde réel
Considérations éthiques et de sécurité
- Assurer la sécurité du comportement des systèmes AGI
- Traiter les biais et les conséquences involontaires
- Respect des normes mondiales en matière d'éthique de l'IA
Interdisciplinarité Collaboration dans le développement de l'AGI
- Intégrer les connaissances des sciences cognitives et des neurosciences
- Collaborer avec des experts du domaine
- Structures d'équipe efficaces pour les projets AGI
Projet d'équipe : Conception d'un système AGI
- Définir un énoncé de problème et des objectifs
- Développer l'architecture du système
- Mettre en œuvre et tester les composants de base
- Présenter et évaluer les solutions de l'équipe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation avec Python ou un langage similaire
- Familiarité avec les réseaux neuronaux et les techniques avancées d'intelligence artificielle.
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs de logiciels
- Spécialistes du Robotics.
21 Heures
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Comparaison entre GenAI et la condition amicale dans une classe Dans cette section, nous examinerons les différences et les similitudes entre l'intelligence artificielle générative (GenAI) et une condition amicale dans le contexte d'une classe. Nous discuterons des implications de chaque approche et comment elles peuvent être appliquées de manière efficace. - **Introduction à GenAI** Une introduction aux concepts de base de l'intelligence artificielle générative, y compris la façon dont elle peut générer du contenu innovant et créatif dans une classe. - **Condition amicale en classe** Une exploration de ce que signifie créer un environnement accueillant et coopératif parmi les étudiants. - **Comparaison des approches** Analyse des avantages et des inconvénients de chacune des méthodes et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience d'apprentissage. - **Application pratique** Exemples concrets sur la façon dont GenAI et une condition amicale peuvent être intégrés dans les activités de classe pour favoriser un apprentissage plus engageant et productif.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Formation - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Traduction automatique
