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Temario del curso
Introducción a la AGI y las arquitecturas cognitivas
- ¿Qué es la AGI? La evolución de la inteligencia artificial general.
- Visión general de las arquitecturas cognitivas y su papel en la AGI.
- Conceptos clave y teorías fundamentales en ciencia cognitiva.
Arquitecturas cognitivas centrales
- ACT-R: Arquitectura para la cognición y el aprendizaje.
- Soar: Arquitectura cognitiva para la resolución de problemas.
- CLARION: Arquitectura cognitiva para la acción y la reflexión.
Integración de modelos cognitivos en sistemas de AGI
- Cómo los procesos cognitivos influyen en el aprendizaje automático.
- Sistemas de memoria, toma de decisiones y atención en la AGI.
- Construcción de sistemas cognitivos escalables y adaptables.
Construcción y evaluación de arquitecturas de AGI
- Diseño y simulación de arquitecturas cognitivas.
- Evaluación del rendimiento y la precisión de los modelos de AGI.
- Pruebas de sistemas de AGI en aplicaciones del mundo real.
Aplicaciones de la AGI y las arquitecturas cognitivas
- Procesamiento del lenguaje natural y modelos de AGI.
- Robótica y agentes cognitivos.
- Sistemas autónomos de toma de decisiones.
Desafíos y futuro del desarrollo de la AGI
- Consideraciones éticas en la investigación de la AGI.
- El futuro de las arquitecturas cognitivas en IA avanzada.
- Tendencias emergentes e innovaciones en sistemas de AGI.
Resumen y próximos pasos
- Aspectos clave aprendidos en el curso.
- Recursos para seguir aprendiendo.
- Preguntas y respuestas, y comentarios de clausura.
Requerimientos
- Conocimientos profundos sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en modelado cognitivo y sistemas computacionales.
- Comprensión de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
Público objetivo
- Científicos cognitivos.
- Investigadores en IA.
- Desarrolladores de sistemas de IA.
14 Horas
Reseñas (1)
Comparación entre GenAI y la condición amistosa en la clase
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Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
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