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Struttura del corso
Introduzione all'AGI e alle architetture cognitive
- Cos'è l'AGI? L'evoluzione dell'intelligenza artificiale generale
- Panoramica delle architetture cognitive e del loro ruolo nell'AGI
- Concetti chiave e teorie fondamentali nella scienza cognitiva
Architetture cognitive di base
- ACT-R: Architettura per la cognizione e l'apprendimento
- Soar: Architettura cognitiva per la risoluzione dei problemi
- CLARION: Architettura cognitiva per l'azione e la riflessione
Integrazione dei modelli cognitivi nei sistemi AGI
- Come i processi cognitivi influenzano l'apprendimento automatico
- Sistemi di memoria, processo decisionale e attenzione nell'AGI
- Costruire sistemi cognitivi scalabili e adattabili
Costruzione e valutazione di architetture AGI
- Progettazione e simulazione di architetture cognitive
- Valutazione delle prestazioni e dell'accuratezza dei modelli AGI
- Test dei sistemi AGI in applicazioni del mondo reale
Applicazioni di AGI e architetture cognitive
- Elaborazione del linguaggio naturale e modelli AGI
- Robotics e agenti cognitivi
- Sistemi decisionali autonomi
Sfide e futuro dello sviluppo dell'AGI
- Considerazioni etiche nella ricerca AGI
- Il futuro delle architetture cognitive nell'intelligenza artificiale avanzata
- Tendenze emergenti e innovazioni nei sistemi AGI
Riepilogo e passaggi successivi
- Punti chiave del corso
- Risorse per ulteriori apprendimenti
- Domande e risposte e osservazioni conclusive
Requisiti
- Conoscenza approfondita dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Esperienza in modellazione cognitiva e sistemi computazionali
- Comprensione delle reti neurali e dell'apprendimento profondo
Pubblico
- Scienziati cognitivi
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Sviluppatori di sistemi di intelligenza artificiale
14 ore