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コース概要
AGIシステム設計の導入
- AGIの目標と範囲の理解
- AGIシステムアーキテクチャの原則
- 一般的な知能を達成する際の課題
AGIのためのコアアルゴリズムと技術
- 高度な深層学習技術
- 複雑な意思決定の強化学習
- メタ学習と転移学習
- AGI研究における新興パラダイム
AGIシステムのアーキテクチャ設計
- AGIアーキテクチャの主要なコンポーネント
- 複数のAIパラダイムの統合
- モジュール性とスケーラビリティのためのデザイン
- テストと検証戦略
最適化とリソース管理
- AGIモデルのパフォーマンストーニング
- 計算リソースを効率的に管理する
- 実世界アプリケーション向けにAGIシステムをスケールさせる
倫理的および安全性に関する考慮事項
- AGIシステムの動作における安全性の確保
- バイアスと予期せぬ結果への対処
- 世界的AI倫理基準への準拠
学際的なAGI開発協力
- 認知科学や神経科学からの洞察の組み込み
- ドメイン専門家との協力
- AGIプロジェクト向けの効果的なチーム構造
チームプロジェクト:AGIシステムの設計
- 問題定義と目標設定
- システムアーキテクチャの開発
- 主要コンポーネントの実装とテスト
- チームソリューションの提示と評価
まとめと次回へのステップ
要求
- 人工知能と機械学習の概念についての強い理解
- Pythonまたは同様の言語でのプログラミング経験
- ニューラルネットワークおよび高度なAI技術に関する知識
対象者
- AIエンジニア
- ソフトウェア開発者
- ロボティクス専門家
21 時間
お客様の声 (1)
GenAIとクラス内の友好的な条件の比較
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
コース - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
機械翻訳