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Schulungsübersicht
Einführung in das AGI-Systemdesign
- Verstehen der Ziele und des Umfangs von AGI
- Grundsätze der AGI-Systemarchitektur
- Herausforderungen beim Erreichen allgemeiner Intelligenz
Kernalgorithmen und -techniken für AGI
- Fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken
- Verstärkungslernen für komplexe Entscheidungsfindung
- Meta-Lernen und Transfer-Lernen
- Aufkommende Paradigmen in der AGI-Forschung
Architektur von AGI-Systemen
- Schlüsselkomponenten von AGI-Architekturen
- Integration mehrerer KI-Paradigmen
- Entwurf für Modularität und Skalierbarkeit
- Test- und Validierungsstrategien
Optimierung und Ressourcen Management
- Leistungsoptimierung für AGI-Modelle
- Effiziente Verwaltung von Rechenressourcen
- Skalierung von AGI-Systemen für reale Anwendungen
Ethische und Sicherheitsüberlegungen
- Gewährleistung der Sicherheit im AGI-Systemverhalten
- Umgang mit Verzerrungen und unbeabsichtigten Folgen
- Einhaltung globaler KI-Ethikstandards
Interdisziplinär Collaboration in der AGI-Entwicklung
- Einbeziehung von Erkenntnissen aus der Kognitions- und Neurowissenschaft
- Zusammenarbeit mit Domänenexperten
- Effektive Teamstrukturen für AGI-Projekte
Team-Projekt: Entwerfen eines AGI-Systems
- Definieren einer Problemstellung und von Zielen
- Entwickeln der Systemarchitektur
- Implementieren und Testen von Kernkomponenten
- Präsentieren und Bewerten von Teamlösungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Programmierung mit Python oder einer ähnlichen Sprache
- Vertrautheit mit neuronalen Netzen und fortgeschrittenen KI-Techniken
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Software-Entwickler
- Robotics-Spezialisten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Vergleich zwischen GenAI und freundlicher Bedingung in der Klasse In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen der Verwendung von Generative KI (GenAI) und einer freundlichen Bedingung innerhalb einer Klasse erläutert. Wir werden uns mit den Vorteilen und Anwendungen beider Methoden auseinandersetzen, um zu verstehen, wann welche Methode besser geeignet ist. 1. **Einführung in GenAI** - Definition von Generative KI - Einsatzgebiete von GenAI 2. **Freundliche Bedingung in der Klasse** - Was sind freundliche Bedingungen? - Anwendungsfälle für freundliche Bedingungen 3. **Vergleich der Methoden** - Vorteile und Nachteile von GenAI - Vorteile und Nachteile freundlicher Bedingungen 4. **Praktische Beispiele** - Implementierung von GenAI in einer Klasse - Implementierung freundlicher Bedingungen in einer Klasse 5. **Abschluss** - Zusammenfassung der Hauptpunkte - Empfehlungen für die Wahl zwischen GenAI und freundlichen Bedingungen
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Maschinelle Übersetzung
