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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