Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción al diseño de sistemas AGI
- Comprensión de los objetivos y el alcance de la AGI.
- Principios de la arquitectura de sistemas AGI.
- Desafíos para lograr una inteligencia general.
Algoritmos y técnicas fundamentales para la AGI
- Técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
- Aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones complejas.
- Aprendizaje meta y aprendizaje por transferencia.
- Nuevos paradigmas emergentes en la investigación de AGI.
Arquitectura de sistemas AGI
- Componentes clave de las arquitecturas AGI.
- Integración de múltiples paradigmas de IA.
- Diseño para modularidad y escalabilidad.
- Estrategias de prueba y validación.
Optimización y gestión de recursos
- Ajuste del rendimiento de los modelos AGI.
- Gestión eficiente de los recursos computacionales.
- Escalado de sistemas AGI para aplicaciones del mundo real.
Consideraciones éticas y de seguridad
- Garantía de seguridad en el comportamiento de los sistemas AGI.
- Abordaje de sesgos y consecuencias no deseadas.
- Cumplimiento de las normas globales de ética en IA.
Colaboración interdisciplinaria en el desarrollo de AGI
- Incorporación de perspectivas de la ciencia cognitiva y la neurociencia.
- Colaboración con expertos del dominio específico.
- Estructuras de equipo efectivas para proyectos de AGI.
Proyecto en equipo: Diseño de un sistema AGI
- Definición del enunciado del problema y los objetivos.
- Desarrollo de la arquitectura del sistema.
- Implementación y prueba de los componentes principales.
- Presentación y evaluación de las soluciones del equipo.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en programación con Python o un lenguaje similar.
- Familiaridad con redes neuronales y técnicas avanzadas de IA.
Público objetivo
- Ingenieros de IA.
- Desarrolladores de software.
- Especialistas en robótica.
21 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