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Course Outline
AGI 시스템 설계 소개
- AGI의 목표와 범위 이해
- AGI 시스템 아키텍처의 원리
- 일반 지능 달성의 과제
AGI의 핵심 알고리즘 및 기술
- 고급 딥러닝 기술
- 복잡한 의사결정을 위한 강화 학습
- 메타 학습과 전이 학습
- AGI 연구의 새로운 패러다임
AGI 시스템 설계
- AGI 아키텍처의 핵심 구성 요소
- 다양한 AI 패러다임 통합
- 모듈성과 확장성을 위한 설계
- 테스트 및 검증 전략
최적화 및 리소스Management
- AGI 모델에 대한 성능 튜닝
- 계산 리소스를 효율적으로 관리하기
- 실제 세계 애플리케이션을 위한 AGI 시스템 확장
윤리 및 안전 고려 사항
- AGI 시스템 동작의 안전 보장
- 편견과 예상치 못한 결과 해결
- 글로벌 AI 윤리 표준 준수
AGI 개발의 학제간Collaboration
- 인지과학과 신경과학의 통찰력 통합
- 도메인 전문가와 협업
- AGI 프로젝트를 위한 효과적인 팀 구조
팀 프로젝트: AGI 시스템 설계
- 문제 진술 및 목표 정의
- 시스템 아키텍처 개발
- 핵심 구성 요소 구현 및 테스트
- 팀 솔루션 제시 및 평가
요약 및 다음 단계
Requirements
- 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 강력한 이해
- Python 또는 유사한 언어를 사용한 프로그래밍 경험
- 신경망 및 고급 AI 기술에 대한 지식
청중
- AI 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- Robotics 전문가
21 Hours
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
Course - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
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