Plan du cours

Introduction à l'AGI et aux architectures cognitives

  • Qu'est-ce que l'AGI ? L'évolution de l'intelligence artificielle générale
  • Aperçu des architectures cognitives et de leur rôle dans l'AGI
  • Concepts clés et théories fondamentales des sciences cognitives

Architectures cognitives de base

  • ACT-R : Architecture pour la cognition et l'apprentissage
  • Soar : Architecture cognitive pour la résolution de problèmes
  • CLARION : Architecture cognitive pour l'action et la réflexion

Intégration des modèles cognitifs dans les systèmes AGI

  • Comment les processus cognitifs influencent l'apprentissage automatique
  • Systèmes de mémoire, prise de décision et attention dans l'AGI
  • Construire des systèmes cognitifs évolutifs et adaptables

Construction et évaluation d'architectures AGI

  • Conception et simulation d'architectures cognitives
  • Évaluer les performances et la précision des modèles d'IAG
  • Tester les systèmes d'IAG dans des applications réelles

Applications de l'AGI et des architectures cognitives

  • Traitement du langage naturel et modèles d'IAG
  • Les agents cognitifs et les Robotics agents cognitifs
  • Systèmes décisionnels autonomes

Défis et avenir du développement de l'AGI

  • Considérations éthiques dans la recherche sur l'AGI
  • L'avenir des architectures cognitives dans l'IA avancée
  • Tendances émergentes et innovations dans les systèmes AGI

Résumé et prochaines étapes

  • Principaux enseignements de la formation
  • Ressources pour la poursuite de l'apprentissage
  • Questions et réponses et remarques finales

Pré requis

  • Connaissance approfondie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Expérience en modélisation cognitive et en systèmes informatiques
  • Compréhension des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond

Audience

  • Chercheurs en sciences cognitives
  • Chercheurs en IA
  • Développeurs de systèmes d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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