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Schulungsübersicht
Einführung in AGI und kognitive Architekturen
- Was ist AGI? Die Entwicklung der künstlichen allgemeinen Intelligenz
- Überblick über kognitive Architekturen und ihre Rolle bei AGI
- Schlüsselkonzepte und Grundlagentheorien der Kognitionswissenschaft
Zentrale kognitive Architekturen
- ACT-R: Architektur für Kognition und Lernen
- Soar: Kognitive Architektur für Problemlösung
- CLARION: Kognitive Architektur für Aktion und Reflexion
Integration von kognitiven Modellen in AGI-Systeme
- Wie kognitive Prozesse das maschinelle Lernen beeinflussen
- Gedächtnissysteme, Entscheidungsfindung und Aufmerksamkeit in AGI
- Aufbau skalierbarer und anpassungsfähiger kognitiver Systeme
Aufbau und Evaluierung von AGI-Architekturen
- Entwerfen und Simulieren kognitiver Architekturen
- Bewertung der Leistung und Genauigkeit von AGI-Modellen
- Testen von AGI-Systemen in realen Anwendungen
Anwendungen von AGI und kognitiven Architekturen
- Natürliche Sprachverarbeitung und AGI-Modelle
- Robotics und kognitive Agenten
- Autonome Entscheidungsfindungssysteme
Herausforderungen und Zukunft der AGI-Entwicklung
- Ethische Überlegungen in der AGI-Forschung
- Die Zukunft der kognitiven Architekturen in der fortgeschrittenen KI
- Aufkommende Trends und Innovationen in AGI-Systemen
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Kurs
- Ressourcen für weiteres Lernen
- Fragen und Antworten und Schlussbemerkungen
Voraussetzungen
- Vertiefte Kenntnisse in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Erfahrung mit kognitiver Modellierung und computergestützten Systemen
- Verständnis von neuronalen Netzen und Deep Learning
Zielgruppe
- Kognitionswissenschaftler
- KI-Forscher
- KI-Systementwickler
14 Stunden
