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Schulungsübersicht
Einführung in AGI und kognitive Architekturen
- Was ist AGI? Die Entwicklung der künstlichen allgemeinen Intelligenz
- Überblick über kognitive Architekturen und ihre Rolle bei AGI
- Schlüsselkonzepte und Grundlagentheorien der Kognitionswissenschaft
Zentrale kognitive Architekturen
- ACT-R: Architektur für Kognition und Lernen
- Soar: Kognitive Architektur für Problemlösung
- CLARION: Kognitive Architektur für Aktion und Reflexion
Integration von kognitiven Modellen in AGI-Systeme
- Wie kognitive Prozesse das maschinelle Lernen beeinflussen
- Gedächtnissysteme, Entscheidungsfindung und Aufmerksamkeit in AGI
- Aufbau skalierbarer und anpassungsfähiger kognitiver Systeme
Aufbau und Evaluierung von AGI-Architekturen
- Entwerfen und Simulieren kognitiver Architekturen
- Bewertung der Leistung und Genauigkeit von AGI-Modellen
- Testen von AGI-Systemen in realen Anwendungen
Anwendungen von AGI und kognitiven Architekturen
- Natürliche Sprachverarbeitung und AGI-Modelle
- Robotics und kognitive Agenten
- Autonome Entscheidungsfindungssysteme
Herausforderungen und Zukunft der AGI-Entwicklung
- Ethische Überlegungen in der AGI-Forschung
- Die Zukunft der kognitiven Architekturen in der fortgeschrittenen KI
- Aufkommende Trends und Innovationen in AGI-Systemen
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Kurs
- Ressourcen für weiteres Lernen
- Fragen und Antworten und Schlussbemerkungen
Voraussetzungen
- Vertiefte Kenntnisse in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Erfahrung mit kognitiver Modellierung und computergestützten Systemen
- Verständnis von neuronalen Netzen und Deep Learning
Zielgruppe
- Kognitionswissenschaftler
- KI-Forscher
- KI-Systementwickler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Vergleich zwischen GenAI und freundlicher Bedingung in der Klasse In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen der Verwendung von Generative KI (GenAI) und einer freundlichen Bedingung innerhalb einer Klasse erläutert. Wir werden uns mit den Vorteilen und Anwendungen beider Methoden auseinandersetzen, um zu verstehen, wann welche Methode besser geeignet ist. 1. **Einführung in GenAI** - Definition von Generative KI - Einsatzgebiete von GenAI 2. **Freundliche Bedingung in der Klasse** - Was sind freundliche Bedingungen? - Anwendungsfälle für freundliche Bedingungen 3. **Vergleich der Methoden** - Vorteile und Nachteile von GenAI - Vorteile und Nachteile freundlicher Bedingungen 4. **Praktische Beispiele** - Implementierung von GenAI in einer Klasse - Implementierung freundlicher Bedingungen in einer Klasse 5. **Abschluss** - Zusammenfassung der Hauptpunkte - Empfehlungen für die Wahl zwischen GenAI und freundlichen Bedingungen
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Maschinelle Übersetzung
