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Plan du cours

Introduction à la conception de systèmes AGI

  • Compréhension des objectifs et du périmètre de l'AGI
  • Principes de l'architecture des systèmes AGI
  • Défis liés à la réalisation d'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 AGI

Conception des architectures AGI

  • Composants clés des architectures AGI
  • Intégration de multiples paradigmes d'IA
  • Conception pour la modularité et l'évolutivité
  • Stratégies de test et de validation

Optimisation et gestion des ressources

  • Réglage des performances des modèles AGI
  • Gestion efficace des ressources informatiques
  • Mise à l'échelle des systèmes AGI pour des applications réelles

Considérations éthiques et sécuritaires

  • Garantir la sécurité du comportement des systèmes AGI
  • Aborder les biais et les conséquences involontaires
  • Conformité aux normes mondiales d'éthique de l'IA

Collaboration interdisciplinaire dans le développement AGI

  • Intégration des apports de la sciences cognitives et des neurosciences
  • Collaboration 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
  • Élaborer l'architecture du système
  • Implémenter et tester les composants principaux
  • Présenter et évaluer les solutions de l'équipe

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation avec Python ou un langage similaire
  • Connaissance des réseaux de neurones et des techniques avancées d'IA

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs logiciels
  • Spécialistes en robotique
 21 Heures

Nombre de participants


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