課程簡介

AGI 系統設計簡介

  • 瞭解 AGI 的目標和範圍
  • AGI 系統架構的原則
  • 實現通用智慧的挑戰

AGI 的核心演算法和技術

  • 高級深度學習技術
  • 用於複雜決策的強化學習
  • 元學習和遷移學習
  • AGI 研究的新興範式

構建 AGI 系統

  • AGI 架構的關鍵元件
  • 集成多個 AI 範式
  • 模組化和可擴充性設計
  • 測試和驗證策略

優化與資源 Management

  • AGI 模型的性能優化
  • 高效管理計算資源
  • 擴展 AGI 系統以適應實際應用

道德和安全注意事項

  • 確保 AGI 系統行為的安全性
  • 解決偏見和意外後果
  • 遵守全球 AI 道德標準

AGI 發展中的跨學科 Collaboration

  • 整合認知科學和神經科學的見解
  • 與領域專家協作
  • AGI 專案的有效團隊結構

團隊專案:設計 AGI 系統

  • 定義問題陳述和目標
  • 開發系統架構
  • 實現和測試核心元件
  • 展示和評估團隊解決方案

總結和後續步驟

最低要求

  • 對人工智慧和機器學習概念有深入的理解
  • 使用 Python 或類似語言進行程式設計的經驗
  • 熟悉神經網路和高級 AI 技術

觀眾

  • AI 工程師
  • 軟體開發人員
  • Robotics 專家
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類