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Temario del curso

Introducción a AGI y arquitecturas cognitivas

  • ¿Qué es AGI? La evolución de la inteligencia artificial general
  • Visión general de las arquitecturas cognitivas y su papel en AGI
  • Conceptos clave y teorías fundamentales en ciencia cognitiva

Arquitecturas cognitivas fundamentales

  • ACT-R: Arquitectura para el Cognition y el 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
  • Construcción de sistemas cognitivos escalables y adaptables

Desarrollo y evaluación de arquitecturas AGI

  • Diseño y simulación de arquitecturas cognitivas
  • Evaluación del rendimiento y precisión de modelos AGI
  • Prueba de sistemas AGI en aplicaciones del mundo real

Aplicaciones de AGI y arquitecturas cognitivas

  • Procesamiento del lenguaje natural y modelos AGI
  • Robótica y agentes cognitivos
  • Sistemas autónomos de toma de decisiones

Desafíos y futuro del desarrollo de AGI

  • Consideraciones éticas en la investigación de AGI
  • El futuro de las arquitecturas cognitivas en la inteligencia artificial avanzada
  • Tendencias emergentes e innovaciones en sistemas AGI

Resumen y próximos pasos

  • Principales aprendizajes del curso
  • Recursos para profundizar en el tema
  • Sesiones de preguntas y respuestas y palabras de cierre

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 inteligencia artificial
  • Desarrolladores de sistemas de inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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