Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot AGI-systeemontwerp
- Inzicht in de doelen en reikwijdte van AGI
- Principes van AGI-systeemarchitectuur
- Uitdagingen bij het bereiken van algemene intelligentie
Kernalgoritmen en -technieken voor AGI
- Geavanceerde deep learning-technieken
- Reinforcement learning voor complexe besluitvorming
- Meta-leren en transfer learning
- Opkomende paradigma's in AGI-onderzoek
Architectuur van AGI-systemen
- Belangrijkste componenten van AGI-architecturen
- Integratie van meerdere AI-paradigma's
- Ontwerpen voor modulariteit en schaalbaarheid
- Test- en validatiestrategieën
Optimalisatie en middelen Management
- Prestatieafstemming voor AGI-modellen
- Efficiënt beheer van rekenkracht
- Schalen van AGI-systemen voor toepassingen in de echte wereld
Ethische en veiligheidsoverwegingen
- Zorgen voor veiligheid in het gedrag van het AGI-systeem
- Vooroordelen en onbedoelde gevolgen aanpakken
- Naleving van wereldwijde ethische normen voor AI
Interdisciplinair Collaboration in AGI-ontwikkeling
- Inzichten uit de cognitiewetenschap en neurowetenschappen integreren
- Samenwerken met domeinexperts
- Effectieve teamstructuren voor AGI-projecten
Teamproject: Het ontwerpen van een AGI-systeem
- Definiëren van een probleemstelling en doelen
- Ontwikkelen van de systeemarchitectuur
- Implementeren en testen van kerncomponenten
- Presenteren en evalueren van teamoplossingen
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Sterk begrip van kunstmatige intelligentie en machine learning-concepten
- Ervaring in programmeren met Python of een vergelijkbare taal
- Bekendheid met neurale netwerken en geavanceerde AI-technieken
Audiëntie
- AI-ingenieurs
- Softwareontwikkelaars
- Robotics Specialisten
21 Uren
Testimonials (1)
Vergelijking tussen GenAI en vriendelijke omstandigheden in de klas - Introduction to the Course - Overview of GenAI and its applications in education. - Understanding the concept of friendly classroom conditions. - Module 1: Fundamentals of GenAI - Definition and basic principles of GenAI. - Examples of GenAI in educational settings. - Benefits and challenges of implementing GenAI in the classroom. - Module 2: Creating a Friendly Classroom Environment - Importance of a supportive and inclusive learning atmosphere. - Strategies for fostering a positive classroom culture. - Techniques for building rapport with students and encouraging participation. - Module 3: Integrating GenAI in Classroom Settings - Practical steps for incorporating GenAI tools into the curriculum. - Best practices for using GenAI to enhance learning outcomes. - Case studies of successful GenAI integration in educational institutions. - Module 4: Balancing Technology and Human Interaction - The role of human teachers in a GenAI-enhanced classroom. - Ensuring that technology complements rather than replaces human interaction. - Techniques for maintaining a balance between GenAI and traditional teaching methods. - Module 5: Evaluating the Impact of GenAI on Learning - Methods for assessing the effectiveness of GenAI in education. - Measuring student engagement and academic performance. - Feedback mechanisms for continuous improvement of GenAI applications in the classroom. - Module 6: Addressing Ethical and Privacy Concerns - Ethical considerations when using GenAI in education. - Ensuring data privacy and security for students. - Policies and guidelines for responsible use of GenAI in the classroom. - Conclusion - Summary of key points discussed in the course. - Future trends in GenAI and their potential impact on education. - Final thoughts on integrating GenAI with friendly classroom conditions for optimal learning outcomes.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Cursus - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Automatisch vertaald
