Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til AGI og kognitiv arkitektur
- Hva er AGI? Utviklingen av kunstig generell intelligens
- Oversikt over kognitive arkitekturer og deres rolle i AGI
- Sentrale begreper og grunnleggende teorier i kognitiv vitenskap
Kjerne kognitive arkitekturer
- ACT-R: Arkitektur for kognisjon og læring
- Soar: Kognitiv arkitektur for problemløsning
- CLARION: Kognitiv arkitektur for handling og refleksjon
Integrasjon av kognitive modeller i AGI-systemer
- Hvordan kognitive prosesser påvirker maskinlæring
- Minnesystemer, beslutningstaking og oppmerksomhet i AGI
- Bygge skalerbare og tilpasningsdyktige kognitive systemer
Bygge og evaluere AGI-arkitekturer
- Designe og simulere kognitive arkitekturer
- Evaluering av ytelse og nøyaktighet til AGI-modeller
- Testing av AGI-systemer i virkelige applikasjoner
Anvendelser av AGI og kognitiv arkitektur
- Naturlig språkbehandling og AGI-modeller
- Robotics og kognitive midler
- Autonome beslutningssystemer
Utfordringer og fremtid for AGI-utvikling
- Etiske betraktninger i AGI-forskning
- Fremtiden til kognitive arkitekturer i avansert AI
- Nye trender og innovasjoner i AGI-systemer
Sammendrag og neste trinn
- Viktige takeaways fra kurset
- Ressurser for videre læring
- Spørsmål og svar og sluttkommentarer
Krav
- Inngående kunnskap om kunstig intelligens og maskinlæring
- Erfaring med kognitiv modellering og beregningssystemer
- Forståelse av nevrale nettverk og dyp læring
Publikum
- Kognitive forskere
- AI-forskere
- AI systemutviklere
14 timer
Testimonials (1)
**Sammenligning mellom GenAI og vennlig tilstand i klassen** This module compares the **Generalized AI (GenAI)** approach to classroom management with the **friendly condition** approach. **Generalized AI (GenAI) Approach** 1. The **GenAI** approach leverages artificial intelligence to automate and optimize classroom management tasks. 2. **GenAI** can analyze student performance data to provide personalized learning experiences. 3. It can also predict student behavior and intervene before issues arise, ensuring a smoother classroom environment. 4. **GenAI** tools can automate administrative tasks, freeing up teachers to focus on instruction. 5. This approach emphasizes data-driven decision-making and continuous improvement. **Friendly Condition Approach** 1. The **friendly condition** approach focuses on building positive relationships and a supportive classroom environment. 2. It encourages open communication and mutual respect between teachers and students. 3. Teachers using this approach strive to create a safe and inclusive space where students feel valued and heard. 4. **Friendly condition** classrooms prioritize emotional well-being and social skills development. 5. This approach relies on empathy, understanding, and collaborative problem-solving. **Key Differences** 1. **GenAI** relies on technology and data analysis, while **friendly condition** relies on human interaction and emotional intelligence. 2. **GenAI** can provide immediate, data-driven insights, whereas **friendly condition** builds relationships over time. 3. **GenAI** tools can automate tasks, but **friendly condition** requires active engagement and presence from the teacher. 4. **GenAI** can predict and intervene in potential issues, but **friendly condition** addresses issues through open dialogue and understanding. 5. **GenAI** is scalable and consistent, but **friendly condition** is personalized and adaptable to each student's unique needs.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Machine Translated
