课程大纲

AGI 系统设计简介

  • 了解 AGI 的目标和范围
  • AGI 系统架构的原则
  • 实现通用智慧的挑战

AGI 的核心演算法和技术

  • 高级深度学习技术
  • 用于复杂决策的强化学习
  • 元学习和迁移学习
  • AGI 研究的新兴范式

构建 AGI 系统

  • AGI 架构的关键元件
  • 集成多个 AI 范式
  • 模组化和可扩充性设计
  • 测试和验证策略

优化与资源 Management

  • AGI 模型的性能优化
  • 高效管理计算资源
  • 扩展 AGI 系统以适应实际应用

道德和安全注意事项

  • 确保 AGI 系统行为的安全性
  • 解决偏见和意外后果
  • 遵守全球 AI 道德标准

AGI 发展中的跨学科 Collaboration

  • 整合认知科学和神经科学的见解
  • 与领域专家协作
  • AGI 专案的有效团队结构

团队专案:设计 AGI 系统

  • 定义问题陈述和目标
  • 开发系统架构
  • 实现和测试核心元件
  • 展示和评估团队解决方案

总结和后续步骤

要求

  • 对人工智慧和机器学习概念有深入的理解
  • 使用 Python 或类似语言进行程式设计的经验
  • 熟悉神经网路和高级 AI 技术

观众

  • AI 工程师
  • 软体开发人员
  • Robotics 专家
 21 小时

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