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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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