Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AGI i architektur kognitywnych
- Czym jest AGI? Ewolucja sztucznej inteligencji ogólnej
- Przegląd architektur kognitywnych i ich rola w AGI
- Kluczowe koncepcje i podstawowe teorie w kognitywistyce
Podstawowe architektury poznawcze
- ACT-R: Architektura poznania i uczenia się
- Soar: Architektura poznawcza dla rozwiązywania problemów
- CLARION: Architektura poznawcza dla działania i refleksji
Integracja modeli poznawczych w systemach AGI
- Jak procesy poznawcze wpływają na uczenie maszynowe
- Systemy pamięci, podejmowanie decyzji i uwaga w AGI
- Tworzenie skalowalnych i adaptowalnych systemów kognitywnych
Tworzenie i ocena architektur AGI
- Projektowanie i symulowanie 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
- Robotics i agenci kognitywni
- Autonomiczne systemy podejmowania decyzji
Wyzwania i przyszłość rozwoju AGI
- Kwestie etyczne w badaniach nad AGI
- Przyszłość architektur kognitywnych w zaawansowanej sztucznej inteligencji
- Pojawiające się trendy i innowacje w systemach AGI
Podsumowanie i kolejne kroki
- Kluczowe wnioski z kursu
- Zasoby do dalszej nauki
- Pytania i odpowiedzi oraz uwagi końcowe
Wymagania
- Dogłębna znajomość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w modelowaniu kognitywnym i systemach obliczeniowych
- Zrozumienie sieci neuronowych i głębokiego uczenia
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się kognitywistyką
- Badacze sztucznej inteligencji
- Twórcy systemów sztucznej inteligencji
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Porównanie między GenAI a przyjaznymi warunkami w klasie GenAI, or Generative Artificial Intelligence, refers to AI models that can generate new content such as text, images, or music. These models learn patterns from existing data and create new, similar data. They are used in various applications like creating realistic images, generating human-like text, and composing music. GenAI can also be applied in educational settings to create personalized learning materials, automated content generation, and intelligent tutoring systems. On the other hand, a friendly condition in class refers to an environment that is supportive, inclusive, and conducive to learning. This includes factors like positive teacher-student relationships, a safe and respectful classroom atmosphere, and the use of engaging teaching methods. A friendly condition in class can enhance students' motivation, engagement, and overall academic performance. When comparing GenAI and friendly conditions in class, it's important to consider their roles and impacts. GenAI can provide innovative tools and resources for education, but it may lack the human touch and emotional support that a friendly classroom environment offers. Friendly conditions in class are crucial for students' social and emotional development, while GenAI can supplement these conditions by providing personalized and adaptive learning experiences. In conclusion, both GenAI and friendly conditions in class have their unique advantages. GenAI can revolutionize education through technology, while friendly conditions in class ensure a supportive and inclusive learning environment. Ideally, a combination of both can create a well-rounded and effective educational experience.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Szkolenie - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
