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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