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 System Design
- Forstå målene og omfanget av AGI
- Prinsipper for AGI-systemarkitektur
- Utfordringer med å oppnå generell intelligens
Kjernealgoritmer og -teknikker for AGI
- Avanserte dyplæringsteknikker
- Forsterkende læring for kompleks beslutningstaking
- Meta-læring og overføringslæring
- Nye paradigmer i AGI-forskning
Arkitektering av AGI-systemer
- Nøkkelkomponenter i AGI-arkitekturer
- Integrering av flere AI-paradigmer
- Design for modularitet og skalerbarhet
- Testing og valideringsstrategier
Optimalisering og ressurs Management
- Ytelsesjustering for AGI-modeller
- Administrere beregningsressurser effektivt
- Skalering av AGI-systemer for applikasjoner i den virkelige verden
Etiske og sikkerhetsmessige hensyn
- Sikre sikkerhet i AGI-systemets oppførsel
- Ta tak i skjevheter og utilsiktede konsekvenser
- Overholdelse av globale AI-etiske standarder
Tverrfaglig Collaboration i AGI-utvikling
- Inkorporerer innsikt fra kognitiv vitenskap og nevrovitenskap
- Samarbeide med domeneeksperter
- Effektive teamstrukturer for AGI-prosjekter
Team Project: Designe et AGI-system
- Definere en problemstilling og mål
- Utvikle systemarkitekturen
- Implementering og testing av kjernekomponenter
- Presentere og evaluere teamløsninger
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Sterk forståelse av kunstig intelligens og maskinlæringskonsepter
- Erfaring med programmering med Python eller lignende språk
- Kjennskap til nevrale nettverk og avanserte AI-teknikker
Publikum
- AI-ingeniører
- Programvareutviklere
- Robotics spesialister
21 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
