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Programa del Curso
Introducción a AGI y arquitecturas cognitivas
- ¿Qué es AGI? La evolución de la inteligencia general artificial
- Visión general de las arquitecturas cognitivas y su papel en AGI
- Conceptos clave y teorías fundamentales en ciencias cognitivas
Arquitecturas Cognitivas Centrales
- ACT-R: Arquitectura para Cognición y Aprendizaje
- Soar: Arquitectura Cognitiva para la Resolución de Problemas
- CLARION: Arquitectura Cognitiva para la Acción y la Reflexión
Integración de Modelos Cognitivos en Sistemas AGI
- Cómo los procesos cognitivos influyen en el aprendizaje automático
- Sistemas de memoria, toma de decisiones y atención en AGI
- Construyendo sistemas cognitivos escalables y adaptables
Construcción y evaluación de arquitecturas AGI
- Diseñar y simular arquitecturas cognitivas
- Evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos AGI
- Probar sistemas AGI en aplicaciones del mundo real
Aplicaciones de AGI y arquitecturas cognitivas
- Procesamiento de lenguaje natural y modelos AGI
- Robotics y agentes cognitivos
- Sistemas de toma de decisiones autónomas
Desafíos y futuro del desarrollo de AGI
- Consideraciones éticas en la investigación de AGI
- El futuro de las arquitecturas cognitivas en la IA avanzada
- Tendencias emergentes e innovaciones en sistemas AGI
Resumen y próximos pasos
- Conclusiones clave del curso
- Recursos para seguir aprendiendo
- Preguntas y respuestas y observaciones finales
Requerimientos
- Conocimiento profundo de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia en modelado cognitivo y sistemas computacionales
- Comprensión de redes neuronales y aprendizaje profundo
Público objetivo
- Científicos cognitivos
- Investigadores de IA
- Desarrolladores de sistemas de IA
14 Horas
Testimonios (1)
Comparación entre GenAI y la condición amigable en clase # Descripción del Curso Este curso se centrará en explorar las diferencias y similitudes entre el uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) y la implementación de condiciones amistosas dentro de una clase. Analizaremos cómo estas dos estrategias pueden afectar la eficiencia, la usabilidad y la experiencia general del usuario. ## Objetivos - Entender los principios fundamentales de GenAI. - Aprender a implementar condiciones amigables en el código de clases. - Comparar la efectividad de GenAI frente a las condiciones amistosas. - Discutir las implicaciones y desafíos de cada enfoque. ## Contenido del Curso ### Unidad 1: Introducción a GenAI - Definición y concepto de inteligencia artificial generativa. - Ejemplos prácticos de implementación de GenAI. ### Unidad 2: Condiciones Amigables en Clases - Qué son las condiciones amistosas. - Cómo implementarlas correctamente dentro del contexto de una clase. ### Unidad 3: Comparativa y Análisis - Comparación directa entre GenAI y condiciones amistosas. - Casos de uso y resultados esperados. - Debates sobre eficiencia, usabilidad y experiencia del usuario. ## Evaluación La evaluación se realizará a través de tareas prácticas que permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en el curso. Los estudiantes deberán crear ejemplos concretos que demuestren su comprensión tanto de GenAI como de la implementación de condiciones amistosas. ## Recursos Adicionales - Documentación y tutoriales sobre inteligencia artificial generativa. - Ejercicios prácticos para mejorar el entendimiento de las condiciones amigables en clases.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Traducción Automática
