Struttura del corso

Introduzione alla progettazione di sistemi AGI

  • Comprendere gli obiettivi e la portata dell'AGI
  • Principi dell'architettura del sistema AGI
  • Sfide nel raggiungimento dell'intelligenza generale

Algoritmi e tecniche di base per l'AGI

  • Tecniche avanzate di deep learning
  • Apprendimento per rinforzo per processi decisionali complessi
  • Meta-apprendimento e transfer learning
  • Paradigmi emergenti nella ricerca AGI

Progettazione di sistemi AGI

  • Componenti chiave delle architetture AGI
  • Integrazione di più paradigmi di intelligenza artificiale
  • Progettazione per la modularità e la scalabilità
  • Strategie di test e convalida

Ottimizzazione e risorse Management

  • Ottimizzazione delle prestazioni per i modelli AGI
  • Gestire le risorse computazionali in modo efficiente
  • Scalabilità dei sistemi AGI per applicazioni reali

Considerazioni etiche e di sicurezza

  • Garantire la sicurezza nel comportamento del sistema AGI
  • Affrontare i pregiudizi e le conseguenze indesiderate
  • Conformità agli standard etici globali dell'IA

Interdisciplinare Collaboration nello sviluppo AGI

  • Incorporare le intuizioni delle scienze cognitive e delle neuroscienze
  • Collaborazione con esperti del settore
  • Strutture di team efficaci per progetti AGI

Progetto Team: Progettazione di un sistema AGI

  • Definizione di una dichiarazione del problema e degli obiettivi
  • Sviluppo dell'architettura del sistema
  • Implementazione e test dei componenti principali
  • Presentazione e valutazione delle soluzioni del team

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Profonda comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza nella programmazione con Python o un linguaggio simile
  • Familiarità con le reti neurali e le tecniche avanzate di AI

Pubblico

  • Ingegneri dell'intelligenza artificiale
  • Sviluppatori di software
  • Robotics Specialisti
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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