Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AGI i architektur kognitywnych

  • Czym jest AGI? Ewolucja sztucznej inteligencji ogólnej
  • Przegląd architektur kognitywnych i ich roli w AGI
  • Kluczowe koncepcje i podstawowe teorie w kognitywistyce

Główne architektury kognitywne

  • ACT-R: Architektura dla poznania i uczenia się
  • Soar: Architektura kognitywna do rozwiązywania problemów
  • CLARION: Architektura kognitywna do działania i refleksji

Integracja modeli kognitywnych w systemach AGI

  • Jak procesy poznawcze wpływają na uczenie maszynowe
  • Systemy pamięci, podejmowanie decyzji i uwaga w AGI
  • Budowa skalowalnych i adaptacyjnych systemów kognitywnych

Budowa i ocena architektur AGI

  • Projektowanie i symulacja architektur kognitywnych
  • Ocena wydajności i dokładności modeli AGI
  • Testowanie systemów AGI w rzeczywistych aplikacjach

Zastosowania AGI i architektur kognitywnych

  • Przetwarzanie języka naturalnego i modele AGI
  • Robotyka i agenty kognitywne
  • Autonomiczne systemy podejmowania decyzji

Wyzwania i przyszłość rozwoju AGI

  • Kwestie etyczne w badaniach nad AGI
  • Przyszłość architektur kognitywnych w zaawansowanej AI
  • Nowe trendy i innowacje w systemach AGI

Podsumowanie i kolejne kroki

  • Kluczowe wnioski z kursu
  • Źródła do dalszej nauki
  • Pytania i odpowiedzi oraz podsumowanie

Wymagania

  • Zaawansowana wiedza na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w modelowaniu kognitywnym i systemach obliczeniowych
  • Zrozumienie sieci neuronowych i głębokiego uczenia

Odbiorcy

  • Naukowcy zajmujący się kognitywistyką
  • Badacze AI
  • Programiści systemów AI
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie