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Temario del curso
Introducción a la IA y las arquitecturas cognitivas
- ¿Qué es la IA? La evolución de la inteligencia artificial general.
- Visión general de las arquitecturas cognitivas y su papel en la IA.
- Conceptos clave y teorías fundamentales en la ciencia cognitiva.
Arquitecturas cognitivas centrales
- ACT-R: Arquitectura para el pensamiento y el aprendizaje.
- Soar: Arquitectura cognitiva para la resolución de problemas.
- CLARION: Arquitectura cognitiva para la acción y la reflexión.
Integración de modelos cognitivos en sistemas de IA
- Cómo los procesos cognitivos influyen en el aprendizaje automático.
- Sistemas de memoria, toma de decisiones y atención en la IA.
- Construcción de sistemas cognitivos escalables y adaptables.
Construcción y evaluación de arquitecturas de IA
- Diseño y simulación de arquitecturas cognitivas.
- Evaluación del rendimiento y la precisión de los modelos de IA.
- Prueba de sistemas de IA en aplicaciones del mundo real.
Aplicaciones de la IA y las arquitecturas cognitivas
- Procesamiento del lenguaje natural y modelos de IA.
- Robótica y agentes cognitivos.
- Sistemas de toma de decisiones autónomas.
Desafíos y el futuro del desarrollo de la IA
- Consideraciones éticas en la investigación de la IA.
- El futuro de las arquitecturas cognitivas en la IA avanzada.
- Tendencias emergentes e innovaciones en sistemas de IA.
Resumen y próximos pasos
- Puntos clave del curso.
- Recursos para seguir aprendiendo.
- Preguntas y respuestas y comentarios de cierre.
Requerimientos
- Conocimiento profundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
- Experiencia en modelado cognitivo y sistemas computacionales.
- Comprensión de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
Audiencia objetivo
- Científicos cognitivos.
- Investigadores de IA.
- Desarrolladores de sistemas de IA.
14 Horas
Reseñas (1)
Comparación entre GenAI y la condición amistosa en la clase
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Traducción Automática
