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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie