Plan du cours

Introduction à la conception du système AGI

  • Comprendre les objectifs et la portée de l'AGI
  • Principes de l'architecture d'un système AGI
  • Défis à relever pour parvenir à une intelligence générale

Algorithmes et techniques de base pour l'AGI

  • Techniques avancées d'apprentissage profond
  • Apprentissage par renforcement pour la prise de décision complexe
  • Méta-apprentissage et apprentissage par transfert
  • Paradigmes émergents dans la recherche sur l'AGI

Architecture des systèmes d'AGI

  • Composants clés des architectures d'AGI
  • Intégration de plusieurs paradigmes d'IA
  • Conception de la modularité et de l'évolutivité
  • Stratégies de test et de validation

Optimisation et ressources Management

  • Optimisation des performances des modèles d'AGI
  • Gérer efficacement les ressources informatiques
  • Mise à l'échelle des systèmes AGI pour les applications du monde réel

Considérations éthiques et de sécurité

  • Assurer la sécurité du comportement des systèmes AGI
  • Traiter les biais et les conséquences involontaires
  • Respect des normes mondiales en matière d'éthique de l'IA

Interdisciplinarité Collaboration dans le développement de l'AGI

  • Intégrer les connaissances des sciences cognitives et des neurosciences
  • Collaborer avec des experts du domaine
  • Structures d'équipe efficaces pour les projets AGI

Projet d'équipe : Conception d'un système AGI

  • Définir un énoncé de problème et des objectifs
  • Développer l'architecture du système
  • Mettre en œuvre et tester les composants de base
  • Présenter et évaluer les solutions de l'équipe

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Forte compréhension des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
  • Expérience de la programmation avec Python ou un langage similaire
  • Familiarité avec les réseaux neuronaux et les techniques avancées d'intelligence artificielle.

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs de logiciels
  • Spécialistes du Robotics.
 21 Heures

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