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Struttura del corso
Introduzione all’AGI e alle architetture cognitive
- Cosa si intende per AGI? Storia evolutiva dell’Intelligenza Artificiale Generale
- Panoramica sulle architetture cognitive e il loro ruolo nell’AGI
- Concetti chiave e teorie fondamentali della scienza cognitiva
Le principali architetture cognitive
- ACT-R: Architettura per la cognizione e l’apprendimento
- Soar: Architettura cognitiva dedicata alla risoluzione di problemi
- CLARION: Architettura cognitiva finalizzata all’azione e alla riflessione
Integrazione dei modelli cognitivi nei sistemi AGI
- L’influenza dei processi cognitivi sull’apprendimento automatico
- Sistemi di memoria, capacità decisionale e meccanismi di attenzione nell’AGI
- Progettazione di sistemi cognitivi scalabili e adattabili
Realizzazione e valutazione delle architetture AGI
- Progettazione e simulazione di architetture cognitive
- Valutazione della performance e dell’accuratezza dei modelli AGI
- Test dei sistemi AGI in scenari applicativi reali
Applicazioni delle architetture AGI e cognitive
- Elaborazione del linguaggio naturale e i modelli AGI
- Robotica e agenti cognitivi autonomi
- Sistemi di decisione indipendente in contesti variabili
Sfide attuali e prospettive future dello sviluppo dell’AGI
- Questioni etiche connesse alla ricerca sull’AGI
- Il ruolo delle architetture cognitive nell’evoluzione futura dell’IA avanzata
- Tendenze emergenti e innovazioni nei sistemi AGI
Sintesi e passi successivi
- Principali concetti appresi nel corso
- Risorse utili per approfondimenti futuri
- Sessione di domande e risposte e conclusioni finali
Requisiti
- Conoscenze approfondite di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza nella modellazione cognitiva e nello sviluppo di sistemi computazionali
- Comprensione delle reti neurali e dell’apprendimento profondo
Destinatari del corso
- Scienziati cognitivi
- Ricercatori nell’ambito dell’IA
- Sviluppatori di sistemi di intelligenza artificiale
14 ore
Recensioni (2)
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