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 projektowania systemów AGI
- Zrozumienie celów i zakresu AGI
- Zasady architektury systemów AGI
- Wyzwania związane z osiągnięciem ogólnej inteligencji
Podstawowe algorytmy i techniki dla AGI
- Zaawansowane techniki głębokiego uczenia
- Uczenie ze wzmocnieniem dla złożonych procesów decyzyjnych
- Metauczenie się i uczenie transferowe
- Nowe paradygmaty w badaniach nad AGI
Architektura systemów AGI
- Kluczowe komponenty architektur AGI
- Integracja wielu paradygmatów sztucznej inteligencji
- Projektowanie pod kątem modułowości i skalowalności
- Strategie testowania i walidacji
Optymalizacja i zasoby Management
- Dostrajanie wydajności dla modeli AGI
- Efektywne zarządzanie zasobami obliczeniowymi
- Skalowanie systemów AGI dla rzeczywistych aplikacji
Kwestie etyczne i bezpieczeństwa
- Zapewnienie bezpieczeństwa w zachowaniu systemu AGI
- Radzenie sobie z uprzedzeniami i niezamierzonymi konsekwencjami
- Zgodność z globalnymi standardami etyki AI
Interdyscyplinarność Collaboration w rozwoju AGI
- Uwzględnianie spostrzeżeń z kognitywistyki i neuronauki
- Współpraca z ekspertami dziedzinowymi
- Efektywne struktury zespołów dla projektów AGI
Projekt zespołowy: Projektowanie systemu AGI
- Definiowanie problemu i celów
- Opracowanie architektury systemu
- Wdrażanie i testowanie podstawowych komponentów
- Prezentacja i ocena rozwiązań zespołowych
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Dobre zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python lub podobnym
- Znajomość sieci neuronowych i zaawansowanych technik sztucznej inteligencji
Odbiorcy
- Inżynierowie AI
- Programiści
- Specjaliści Robotics
21 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
