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코스 개요
AGI 및 인지 아키텍처 소개
- AGI란 무엇인가? 인공 일반 지능의 진화
- 인지 아키텍처 개요 및 AGI에서의 역할
- 인지과학의 핵심 개념과 기초 이론
핵심 인지 아키텍처
- ACT-R: 인지 및 학습을 위한 아키텍처
- Soar: 문제 해결을 위한 인지 아키텍처
- CLARION: 행동과 반성을 위한 인지적 아키텍처
AGI 시스템에 대한 인지 모델 통합
- 인지 과정이 머신 러닝에 미치는 영향
- AGI의 기억 시스템, 의사결정 및 주의
- 확장 가능하고 적응 가능한 인지 시스템 구축
AGI 아키텍처 구축 및 평가
- 인지 아키텍처 설계 및 시뮬레이션
- AGI 모델의 성능 및 정확도 평가
- 실제 응용 프로그램에서 AGI 시스템 테스트
AGI 및 인지 아키텍처의 응용 프로그램
- 자연어 처리 및 AGI 모델
- Robotics 및 인지 에이전트
- 자율적 의사결정 시스템
AGI 개발의 과제와 미래
- AGI 연구의 윤리적 고려 사항
- 고급 AI의 인지 아키텍처의 미래
- AGI 시스템의 새로운 트렌드와 혁신
요약 및 다음 단계
- 코스의 주요 내용
- 추가 학습을 위한 리소스
- Q&A 및 마무리 발언
요건
- 인공지능 및 머신러닝에 대한 심층적 지식
- 인지 모델링 및 계산 시스템 분야의 경험
- 신경망과 딥러닝의 이해
청중
- 인지 과학자들
- AI 연구자
- AI 시스템 개발자
14 시간
회원 평가 (1)
과목: GenAI와 친화적인 학습 환경 비교 - GenAI의 정의 및 특성 - GenAI의 장점 - 학습 속도 향상 - 개인 맞춤형 학습 경로 제공 - 지속적인 개선 및 업데이트 - GenAI의 단점 - 비용 문제 - 데이터의 신뢰성 및 보안 - 인간적인 상호작용 부족 - 친화적인 학습 환경의 정의 및 특성 - 친화적인 학습 환경의 장점 - 학생의 참여도 증가 - 긍정적인 학습 분위기 조성 - 교사와의 유대감 강화 - 친화적인 학습 환경의 단점 - 자원 및 시간 소모 - 개별 학생의 필요에 대한 대응 부족 - 일관성 없는 학습 결과 - 두 접근 방식의 비교 - 효율성과 효과성 - 비용 대비 효율성 - 학생들의 만족도 및 참여도 - 결론 및 추천 - 두 접근 방식의 통합 - 학생 중심의 학습 환경 조성 - 지속적인 평가 및 개선
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
코스 - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
기계 번역됨