コース概要

AGIと認知アーキテクチャの紹介

  • 何がAGIなのか?人工一般知能の進化。
  • 認知アーキテクチャの概要とAGIにおける役割。
  • 認知科学の重要な概念と基礎理論。

主要な認知アーキテクチャ

  • ACT-R: 認知と学習のためのアーキテクチャ
  • Soar: 問題解決のための認知アーキテクチャ
  • CLARION: 行動と反省のための認知アーキテクチャ

AGIシステムにおける認知モデルの統合

  • 認知プロセスが機械学習にどのように影響を与えるか。
  • 記憶システム、意思決定、注意制御とAGI。
  • スケーラブルで適応性のある認知システムの構築。

AGIアーキテクチャの構築と評価

  • 認知アーキテクチャの設計とシミュレーション。
  • AGIモデルの性能と精度の評価。
  • 実世界アプリケーションでのAGIシステムのテスト。

AGIと認知アーキテクチャの応用

  • 自然言語処理とAGIモデル。
  • ロボティクスと認知エージェント。
  • 自律的な意思決定システム。

AGI開発の課題と未来

  • AGI研究における倫理的考慮事項。
  • 高度なAIにおける認知アーキテクチャの将来。
  • AGIシステムにおける新規トレンドと革新。

まとめと次なるステップ

  • コースから得られる主要な教訓。
  • さらなる学習のためのリソース。
  • 質疑応答と閉会の挨拶。

要求

  • 人工知能と機械学習に関する深い知識。
  • 認知モデリングと計算システムの経験。
  • ニューラルネットワークと深層学習の理解。

対象者

  • 認知科学者
  • AI研究者
  • AIシステム開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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