AGI System Design and Development

• 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

Projektowanie i rozwijanie Artificial General Intelligence (AGI) systemów wymaga specjalistycznej wiedzy w zakresie zaawansowanych metodologii sztucznej inteligencji, architektury systemów i współpracy interdyscyplinarnej. Ten kurs zapewnia praktyczne podejście do budowania skalowalnych i wydajnych rozwiązań AGI dostosowanych do rozwiązywania złożonych problemów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych uczestników, którzy chcą opanować zasady i techniki projektowania systemów AGI, od koncepcji do wdrożenia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować solidne architektury dla systemów AGI.
• Zastosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego do zadań ogólnej inteligencji.
• Optymalizować systemy AGI pod kątem wydajności i skalowalności.
• Uwzględniać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w projektowaniu AGI.
• Skutecznie współpracować w interdyscyplinarnych zespołach programistycznych AGI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

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